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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장선혜 (금오공과대학교) 조희은 (금오공과대학교) 정진우 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2020.4
수록면
467 - 473 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

엣지 디바이스에서의 딥러닝 기반 차량 인식 및 속도 추정을 통한 스마트 횡단보도 시스템의 설계 및 구현
장선혜 ,  조희은 ,  정진우 한국정보통신학회논문지 2020.04 학술저널

2019

딥러닝 기반 차량 속도 모니터링을 통한 스마트 횡단보도 시스템의 설계 및 구현
장선혜 ,  조희은 ,  정진우 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2019.10 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 우리나라의 자동차 보급률이 증가함에 따라 교통사고 발생 건수 또한 증가하고 있다. 특히, 차량간 사고뿐만 아니라 횡단보도 근처에서의 인명 사고 또한 증가하고 있어 횡단보도 교통안전에 대한 주의가 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Jetson Nano급의 엣지 디바이스를 이용하여 횡단보도에 접근하는 차량을 인식하고 속도를 추정함으로써 횡단보도 주위 안전 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 차량 위치 인식을 통하여 얻은 정보들을 바탕으로 다양한 기계 학습 기법을 학습시켜 차량 속도에 따른 위험 정도를 예측한다. 마지막으로, 실제 주행 영상을 이용한 실험 및 웹 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하였다.
#딥러닝 #차량 인식 #속도 추정 #횡단보도 #Deep learning #vehicle detection #speed estimation #crosswalk

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 시스템
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Yonhap News Agency. 157 pedestrian traffic accident patients per day: seven out of ten crosswalks [Internet]. Available : https://www.yna.co.kr/view/AKR20180227095200017 Dong-A ILBO. 62% of traffic fatalities on foot are 'smombie' [Internet]. Available : http://www.donga.com/news/article/all/20180517/90136145 A. Kurniawan, A. Ramadlan and E. M. Yuniarno, Speed Monitoring for Multiple Vehicle Using Closed Circuit Television (CCTV) Camera, in Proceeding of the IEEE International Conference on Computer Engineering, Network and Intelligent Multimedia (CENIM), pp.88-93, 2018. google schola J. H. Kim, D. K. Shin, J. K. Kim, C. H. Kwon, and H. R. Byun, “Optical Flow Based Vehicle Counting and Speed Estimation in CCTV Videos,” Journal of Broadcast Engineering, vol.22, no.4, pp.448-461, Jul. 2017 google schola J. H. Kim, D. H. Kim, and W. S. Lee, “Real-time Measurement of Traffic Speed and Volume Based on CCTV Videos,” in Proceeding of the KIIT Summer Conference, pp. 107-110, 2018 google schola

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