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신호등 인식 성능 향상을 위한 쿠버네티스 기반의 프레임워크: YOLOv5와 Visual Attention을 적용한 C-RNN의 융합 Vision AI 시스템
Kubernetes-based Framework for Improving Traffic Light Recognition Performance: Convergence Vision AI System based on YOLOv5 and C-RNN with Visual Attention 원문보기

한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회, 2022 Nov. 21, 2022년, pp.851 - 853  

조형서 (명지대학교 융합소프트웨어학부) ,  이민정 (중원대학교 컴퓨터공학과) ,  한연지 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어학과)

초록
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고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.

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