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적외선 카메라와 YOLO를 사용한 블랙아이스 탐지 방법
A Black Ice Detection Method Using Infrared Camera and YOLO 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.12, 2021년, pp.1874 - 1881  

김형균 (School of Computer Eng., Jeonju University) ,  장민석 (School of Computer & Inf. & Comm. Eng., Kunsan National University) ,  이연식 (School of Computer & Inf. & Comm. Eng., Kunsan National University)

초록
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폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Black ice, which occurs mainly on the road, vehicle traffic bridges and tunnel entrances due to the sub-zero temperature due to the slip of the road due to heavy snow, is not recognized because the image of asphalt is transmitted in the driver's view, so the vehicle loses braking power because it ca...

주제어

#블랙아이스   #인공 지능   #적외선 카메라  

표/그림 (14)

참고문헌 (15)

  1. News 1. (November 19, 2020.). Preventing Black Ice Traffic Accidents with Probability and Prediction Information [Internet]. Available: https://www.news1.kr/articles/?4124089. 

  2. W. J. Choi, J. W. Eun, S. K. Kim, and K. H. Choi, "A Study on the Provision of Personalized Service for Environmental Satellite Observation Information," Journal of the Korean Society for Satellite Information and Communication, vol. 12, no. 4, pp. 56-61, 2017. 

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  4. Industry-Academic Cooperation Foundation of Gunsan University, "Road ice detection system," 10-1516236, Korea Intellectual Property Office (kr), Jan. 2015. 

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  14. I. L. Fufurin, D. R. Anfimov, E. R. Kareva, A. V. Scherbakova, P. P. Demkin, A. N. Morozov, and I. S. Golyak. "Numerical techniques for infrared spectra analysis of organic and inorganic volatile compounds for biomedical applications," Optical Engineering, vol. 60, no. 8, 2021. 

  15. A. Bochkovskiy, C. Y. Wang, and H. Y. M. Liao, "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection," arXiv.org:2004.10934, Apr. 2020. 

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