과제정보
본 연구는 교육부의 지자체-대학협력기반지역혁신사업(1345341784)의 지원을 받아 수행되었음
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
- /
- Pages.23-24
- /
- 2023
객체인식을 활용한 반응형 교통시스템 설계
Design of reactive traffic system using object detection
- 이건 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
- 우지영 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
- 양인범 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
- 이나영 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
- 홍윤정 (순천향대학교대학원 ICT융합학과)
- Geon Lee (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
- Jiyoung Woo (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
- InBeom Yang (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
- NaYoung Lee (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
- Yunjung Hong (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University)
- 발행 : 2023.01.11
초록
본 논문에서는 신호등이 설치되지 않은 위험 구역에 대해 신호등을 설치하는 것이 아닌 객체 인식 기반의 반응형 교통 시스템을 설계하여 보행자나 운전자 모두에게 사고의 위험을 줄이는 시스템을 구현한다. 특정 구역에 보행자가 길을 건너기 위해 존재한다면 운전자에게 보행자가 있음을 직관적으로 보여주며, 보행자가 길을 건너고 있으면 운전자에게 보행자가 건너고 있다는 것을 나타내어 기존의 경직적인 신호 체계가 아닌 유동적으로 보행자와 운전자 간의 안전한 환경을 만드는 것을 목표로 구현했다. 데이터는 CGMU dataset과 MIO-TCD dataset에서 사람과 차량의 이미지를 추가로 수집한 이후 학습에 사용하였으며, 객체 인식은 YOLOv5를 기반으로 사용하였으며 이때 성능은 mAP 0.753을 보여주었다.