하이브리드 영상 인식 기반의 터널 돌발 상황 감지 기술

김서정; 정성환; 박근호; 김동훈; 유철중; 신정훈

doi:10.14801/jkiit.2021.19.12.11

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김서정 (한국전자기술연구원) 정성환 (한국전자기술연구원) 박근호 (한국전자기술연구원) 김동훈 (한국전자기술연구원) 유철중 (전북대학교) 신정훈 (전북대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)

발행연도: 2021.12

수록면: 11 - 18 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.12.11

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논문은 실시간 돌발 상황 정보 인식이 어려운 터널 내에서 CCTV를 통해 실시간으로 돌발 상황을 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 돌발 상황은 차량의 역주행 및 정지, 사람의 보행, 화재 및 낙하물의 총 5가지 상황으로 정의하였다. 돌발 상황을 효율적으로 인식하기 위해 화재와 낙하물은 배경제거 알고리즘을 활용하고, 차량 및 사람은 YOLOv3를 기반으로 한 Deep-sort 알고리즘을 활용하는 하이브리드 방식의 영상인식 기술을 사용하였다. 각 돌발 상황에 대한 총 175번의 상황을 부여하여 실험을 진행하였고, 이 중 160번의 돌발상황을 인식하여 91%의 정확도를 보였다.

#unexpected situations detecting in tunnel #deep-learning #deep-sort #background removal

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

정성환 / 2009 / 신호등 주기를 이용한 교차로 교통사고감지 알고리즘 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 16(1):17~24

이희신 / 2011 / 특징점 추적을 이용한 실시간 끼어들기 위반차량 검지 시스템 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 18(4):201~212

Julien Pilet / 2008 / Making Background Subtraction Robust to Sudden Illumination Changes / European Conference on Computer Vision 5305(3):567~580

Tatsuya Tanaka / 2009 / Towards robust object detection: integrated background modeling based on spatio-temporal features / Proceedings of the 9th Asian Conference on Computer Vision Part-I:201~212

Suchendra M. Bhandarkar / 2005 / Fast and Robust Background Updating for Real-time Traffic Surveillance and Monitoring / Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 3:55~60

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