Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Development of recognition and alert system for dangerous road object using deep learning algorithms

딥러닝 영상인식을 이용한 도로 위 위험 객체 알림 시스템

  • Kim, Joong-wan (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
  • Jo, Hyun-jun (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
  • Hwang, Bo-ouk (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
  • Jeong, Jun-ho (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
  • Choi, Jong-geon (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
  • Yun, Tae-jin (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University)
  • 김중완 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
  • 조현준 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
  • 황보욱 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
  • 정준호 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
  • 최종건 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
  • 윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)
  • Published : 2022.07.13
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Abstract

고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.

Keywords