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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노동현 (전남대학교) 이재열 (전남대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
280 - 289 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2022.280

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

이상 탐지 기반 퍼스널 모빌리티 사용자 인식 및 운전보조 응용
노동현 ,  이재열 한국CDE학회 논문집 2022.09 학술저널
딥러닝 기반 이상탐지를 활용한 퍼스널 모빌리티 사용자 인식 연구
노동현 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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As the number of personal mobility users increases, it is essential to protect both personal mobility users and car drivers. Although existing supervised learning-based object detection methods can recognize personal mobilities, processing for data collection, labeling, and training is time-consuming and expensive whenever new forms of personal mobilities come to the market. Anomaly detection-based methods are proposed to learn normal patterns and detect abnormal patterns without prior training. This study proposes a new approach to personal mobility user recognition using deep learning-based anomaly detection in dynamically changing driving environments. The proposed approach consists of Human detection, Cropping and Anomaly detection modules. The Human detection module detects human regions. The Cropping module removes unnecessary areas and performs a preprocessing. The memory-based Anomaly detection module distinguishes between pedestrians and personal mobility users. Based on the proposed anomaly detection method, augmented reality (AR) visualization in the head-up display (HUD) is proposed for effective driving assistance. Since it is possible to distinguish pedestrians and mobility users effectively, the AR HUD-based visualization can assist the driver to pay more attention to the mobility user.
#Anomaly detection #Driving assistance #Personal mobility #Object detection

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 접근 방법 및 분석
3. 운전보조를 위한 증강현실 가시화
4. 결론
References

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Asad, M., Yang, J., Tu, E., Chen, L., and He, X., 2021, Anomaly3D: Video Anomaly Detection based on 3D-Normality Clusters, Journal of Visual Communication and Image Representation, 75, Article No. 103047, doi: 10.1016/j.jvcir.2021.103047 Crossref Yu, J., Lee, Y., Yow, K.C., Jeon, M. and Pedrycz, W., 2021, Abnormal Event Detection and Localization via Adversarial Event Prediction, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(8), pp.3572-3586, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3053563 Crossref Zavrtanik, V., Kristan, M. and Skočaj, D., 2021, Reconstruction by Inpainting for Visual Anomaly Detection, Pattern Recognition, 112, Article No. 107706, doi: 10.1016/j.patcog.2020.107706 Crossref Yi, J. and Yoon, S., 2020, Patch SVDD: Patch-Level SVDD for Anomaly Detection and Segmentation, In Proc. ACCV’20, doi: 10.1007/978-3-030-69544-6_23 Crossref Sikdar, A. and Chowdhury, A.S., 2020, An Adaptive Training-less Framework for Anomaly Detection in Crowd Scenes, Neurocomputing, 415, pp.317-331, doi: 10.1016/j.neucom.2020.07.058 Crossref

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