Abstract
Current black boxes have a problem of storing unnecessary imagery data recordings without data classification. For this reason, users have to erase videos every time. This method is inadequate for black boxes with limited memory capacity. In this paper, we design and implement a system that recognizes traffic accident situations and saves these recordings by classifying them according to weighted values. The system was made to save video recorded at a 30-sec interval of every event to black box folders by changing names based on weighted value data under the external environment in a 1:10 scale model car. Based on this, when the tests were performed as a major car accident while driving, the videos were created in w2 folder, and when the tests were performed as a minor car accident while stopped, the videos were created in w1 folder.
현재 차량용 블랙박스는 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 불필요한 영상정보들을 저장하는 문제점을 가지고 있어, 사용자가 매번 영상을 확인하고 지워야 하는 문제점이 있다. 이와 같은 방식은 한정적인 메모리를 사용하는 블랙박스에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 사고 상황을 인지하고 가중치에 따라 영상을 따로 분류 저장한 후 메모리의 공간이 협소할 경우 가중치가 낮은 영상부터 삭제하는 시스템을 설계 및 구현 하였다. 실제 외부환경에서 1:10비율의 모형 자동차에 이벤트가 발생할 때마다 30초 간격의 영상을 가중치 데이터와 날짜를 이용하여 이름을 바꾼 후 블랙박스 폴더에 저장하도록 하였다. 이를 바탕으로 주행 중 중대한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w2폴더에 생성되었으며, 또한 정차중 경미한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w1폴더에 생성되는 것을 확인하였다.