Recognition of Classification of Traffic Sign Images Using CNN

CNN을 활용한 교통 표지판 이미지 분류 인식

  • MunJeong Kim (Division of Global Business & Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Sinrock Chae (Division of Global Business & Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • EunKi Hong (English Literature and Translation, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Min Hwangbo (Division of Global Business & Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Yoo-Jin Moon (Division of Global Business & Technology, Hankuk University of Foreign Studies)
  • 김문정 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 채신록 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 홍은기 (한국외국어대학교 영미문학번역전공) ;
  • 황보민 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 문유진 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부)
  • Published : 2023.01.11

Abstract

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

Keywords