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NTIS 바로가기주관연구기관 | 에스비네트워크 |
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연구책임자 | 유필상 |
참여연구자 | 김동규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-05 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 국토교통부 Ministry of Land, Infrastructure, and Transport |
등록번호 | TRKO201900003696 |
과제고유번호 | 1615009909 |
사업명 | 국토교통기술사업화지원(R&D) |
DB 구축일자 | 2019-07-13 |
키워드 | 터널 재난.대응 시스템.학습머신 알고리즘.패턴 분석기법.유고감시.Disaster In The Tunnel.Confrontation System.Machine Learning Algorithm.Pattern Analysis.Incident Detection. |
도로 터널 내의 정상 통행 및 사고 상황의 영상과 사고 원인 및 사례를 기반으로 Big Data를 구축하고,다양한 영상 분석을 통해 얻어진 데이터를 결합하여 패턴을 도출하고 정의함. 도출된 학습 데이터를 인공지능 딥러닝 학습 알고리즘에 의해 학습되어 새로운 유형의 사고를 미연에 대처할 수 있는 시스템을 개발하였음.
이를 기반으로 도로 터널 내에서 발생하는 유고 상황을 인공지능 딥러닝 기반 추론기에 의해 신뢰성 있게 감시하는 CCTV 영상유고 시스템과 신속한 초동대응을 위한 경보 시스템인 “딥러닝 기반 CCTV 영상유고
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