Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2022.05a
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  • Pages.430-431
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  • 2022
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Detecting Autonomous Vehicle Accident Area based on DRQN

DRQN 기반 자율주행 차량 사고영역 탐지 연구

  • Zhang, Yihang (Dept. of Autonomous Things Intelligence, Graduate School, Dongguk University-Seoul) ;
  • Sung, Yunsick (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University-Seoul)
  • 장일항 (동국대학교 일반대학원 자율사물지능학과) ;
  • 성연식 (동국대학교 멀티미디어공학과)
  • Published : 2022.05.17
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Abstract

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2022년도 정부(경찰청)의 재원으로 과학치안진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.092021D75000000, AI 운전능력평가 표준화 및 평가 프로세스 개발)