초록 ▼

□ 연구개요
본 제안은 운전자 상태감시에 대해 과거 3년간 수행해온 기존연구를 기반으로, 운전자 머리포즈 추정, 포즈변화에 강인한 얼굴모델, 차량 내 시선영역 추적 기술을 이용하여 운전자 주의상태를 좀 더 정밀하고 다양하게 측정하고, 손 포즈/제스쳐 인식 및 몸자세 및 동작을 인식하여 운전자의 의도를 정확하게 파악할 수 있는 기술을 개발함을 목적으로 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 운전 중 시선영역 추적에 의한 운전자 상태감시 방법 연구
- 운전 중인 운전자의 상태를 시산영역으로 나누어 주의상태를

□ 연구개요
본 제안은 운전자 상태감시에 대해 과거 3년간 수행해온 기존연구를 기반으로, 운전자 머리포즈 추정, 포즈변화에 강인한 얼굴모델, 차량 내 시선영역 추적 기술을 이용하여 운전자 주의상태를 좀 더 정밀하고 다양하게 측정하고, 손 포즈/제스쳐 인식 및 몸자세 및 동작을 인식하여 운전자의 의도를 정확하게 파악할 수 있는 기술을 개발함을 목적으로 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 운전 중 시선영역 추적에 의한 운전자 상태감시 방법 연구
- 운전 중인 운전자의 상태를 시산영역으로 나누어 주의상태를 감사하는 방법을 개발
- 여러 개의 영역으로 나누어 처리하는 방법을 제안하여 많은 연구에 채용되고 있음
- 극심한 머리포즈의 운전자 상태를 파악할 수 있는 CNN을 적용하여 머리포즈 인식
2) 주간 선글라스 착용 운전자 및 야간운전 시 졸음운전 모니터링 방법 연구
- 선글라스 및 스카프착용자의 상태파악 방법을 제안하여, 우수한 성능을 얻음
- 야간운전 시 변동되는 조명에 적응하는 방법은 상용화 가능성 제시
3) 운전자의 손동작 인식에 의한 의도인식 연구
- 깊이카메라(Kinect) 기반 3D 손포즈 연구 결과
- 손영역 검출 방법 및 Dense-Net을 이용한 고성능 3D 손포즈 연구
- 단시 카메라 영상(RGB Monocular) 기반 3D 손포즈 연구 결과
- Cycle-GAN을 이용하여 RGB영상에서 Depth Map을 구하는 방법 개발
- 기존의 CNN기반 방법보다 처리속도와 정확도에서 우수

□ 연구개발결과의 중요성
1) 운전 중 시선영역 추적에 의한 운전자 상태감시 방법 연구
-기존의 적외선기반 시선추적 방법에서 탈피하여 일반카메라 영상으로 시선 추적 가능
2) 주간 선글라스 착용 운전자 및 야간운전 시 졸음운전 모니터링 방법 연구
-선글라스등 얼굴 착용물 에도 불구하고 운전자 상태 인식가능
-야간 운전을 위한 딥러닝기반 적용형 조명 장치 개발
3) 운전자의 손동작 인식에 의한 의도인식 연구
-손동작 인식은 차량내 기계와의 인터랙션 수단으로 이용될 전망

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• (1) 1차년도(2016.11-2017.10) ... 5
• (2) 2차년도(2017.11-2018.10) ... 7
• (3) 3차년도(2018.11-2019.10) ... 10
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 12
• 4. 참고문헌 ... 13
• 5. 연구성과 ... 14
• 끝페이지 ... 15