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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
58 - 70 (13page)

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보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000 번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
#Pedestrian traffic accident prevention #CNN #YOLO #ITS #UTIS

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Dalal N / 2005 / Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / IEEE Computer Society :886~893 google schola Darknet J. Redmon / Open source neural networks in c google schola Everingham M / 2010 / The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge / International Journal of Computer Vision manuscript :11 google schola https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark google schola Kim J / 2016 / Lane Detection System using CNN / Institute Embedded Engineering of Korea :163~169 google schola

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