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보행취약자 보행안전을 위한 딥러닝 응용 기법
Proactive safety support system for vulnerable pedestrians using Deep learning method 원문보기

한국방송공학회 2017년도 하계학술대회, 2017 June 21, 2017년, pp.107 - 108  

송혁 (전자부품연구원) ,  고민수 (전자부품연구원) ,  유지상 (광운대학교) ,  최병호 (전자부품연구원)

초록
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횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구를 통하여 교통약자를 위한 안전시스템의 영상분석 시스템을 구현하였다. 기존의 패턴인식을 이용한 시스템에 비하여 우수한 성능을 보이고 있으며 Nvidia 임베디드 시스템에 구축하여 운용될 예정이다.
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