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문제 정의
- 본 논문에서는 HOV(다인승 전용차로) 용 차량 내부 탑승 인원수 확인을 위한 무인 자동 시스템을 설계에 필요한 내용을 다루었다. 기존 HOV 관련 시스템의 단점을 극복하기 위해 주변 환경 정보를 이용한 실시간 카메라 필터 기능 설계와 컴퓨터 비전 및 딥 러닝을 이용해 자동으로 차량 내부 탑승 인원을 최단시간 동안 정확하게 검출하는 알고리즘을 설계하기 위한 내용을 다루었다.
- 본 논문에서는 HOV(다인승 전용차로) 용 차량 내부 탑승 인원수 확인을 위한 무인 자동 시스템을 설계에 필요한 내용을 다루었다. 기존 HOV 관련 시스템의 단점을 극복하기 위해 주변 환경 정보를 이용한 실시간 카메라 필터 기능 설계와 컴퓨터 비전 및 딥 러닝을 이용해 자동으로 차량 내부 탑승 인원을 최단시간 동안 정확하게 검출하는 알고리즘을 설계하기 위한 내용을 다루었다.
- 본 논문은 윗 문장에서 언급한 기존의 HOV 용 차량 내부 탑승 인원수 확인 시스템의 단점을 극복하고자 무인 자동화 방식의 개념으로 시스템을 설계할 때 필요한 기술들을 조사하고 어떻게 적용할 것인지에 대한 내용을 담고자 한다.
- ‘영상 판독기’는 영상 수집기에서 보낸 데이터(차량 내부 정지영상 및 환경정보)를 바탕으로 탑승자 수를 계수하는 방법을 무인 자동화를 위해 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 딥 러닝(Deep learning)의 사람 검출 알고리즘을 사용하여 기능을 설계한다. 이 두 분야의 사람 검출 알고리즘을 동시에 사용하여 사람 검출의 정확도를 높이기 위해서다. 차량 내부의 사람 검출에 있어 많은 변수가 있다.
- 이 절에서는 본 시스템의 ‘영상수집기’와 ‘영상판독기’를 설계하기 위한 고려 될 내용을 위주로 논하고자 한다.
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