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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
여지호 (한남대학교) 고명진 (NCSOFT) 박민주 (한남대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제85회 학술발표회
발행연도
2021.11
수록면
728 - 733 (7page)

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기존 갓길 차로 위반 차량 시스템은 센서와 같은 장비가 필요하거나 영상의 전처리가 필요하여 성능의 한계를 보였다. 이에 본 연구는 자동화 시스템의 부재에 따른 한계를 극복하기 위하여 CNN기반의 Faster R-CNN 기법을 활용하여 입력 영상에 대한 별도의 전처리 없이 빠르게 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 Faster R-CNN 기법을 기반으로 하는 탐지 모듈과 탐지 된 차량 중 갓길 위반 여부를 판단하는 판독 모듈로 구성되어 있다. 탐지 모듈에서 영상 내 모든 차량을 식별하면 판독 모듈에서 해당 클래스의 예측 점수와 Threshold를 비교하여 최종적으로 갓길 차로 위반 차량임을 결정할 수 있다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV에서 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하여 ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다.

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