[논문]YOLO v8을 활용한 컴퓨터 비전 기반 교통사고 탐지

마르와 차차 안드레아; 이충권; 김양석; 노미진; 문상일; 신재호

doi:10.9723/jksiis.2024.29.1.091

YOLO v8을 활용한 컴퓨터 비전 기반 교통사고 탐지
Computer Vision-Based Car Accident Detection using YOLOv8 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of Korea Society of Industrial Information Systems, v.29 no.1, 2024년, pp.91 - 105

마르와 차차 안드레아 (계명대학교 경영정보학과) , 이충권 (계명대학교 경영정보학과) , 김양석 (계명대학교 경영정보학과) , 노미진 (계명대학교 경영정보학과) , 문상일 ((주)문창) , 신재호 ((주)문창)

초록
AI-Helper

자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Car accidents occur as a result of collisions between vehicles, leading to both vehicle damage and personal and material losses. This study developed a vehicle accident detection model based on 2,550 image frames extracted from car accident videos uploaded to YouTube, captured by CCTV. To preprocess the data, bounding boxes were annotated using roboflow.com, and the dataset was augmented by flipping images at various angles. The You Only Look Once version 8 (YOLOv8) model was employed for training, achieving an average accuracy of 0.954 in accident detection. The proposed model holds practical significance by facilitating prompt alarm transmission in emergency situations. Furthermore, it contributes to the research on developing an effective and efficient mechanism for vehicle accident detection, which can be utilized on devices like smartphones. Future research aims to refine the detection capabilities by integrating additional data including sound.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Proposed model
표 Table 1 Summary of the existing models
그림 Fig. 2 Comparison between YOLOv8 and othe previous versions of YOLO source https://github.com/ultralytics/ultralytics
그림 Fig. 3 Some accident images for training the model
그림 Fig. 4 Results attained by the trained model
그림 Fig. 6 Accident detection from validation set
그림 Fig. 5 Precision – Confidence curve
표 Table 2 Results comparison between different accident detection models in (%)
그림 Fig. 8 Precision-Recall curve
표 Table 3 box precision and recall
그림 Fig. 7 Confusion Matrix
그림 Fig. 9 Accident detection from test set

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