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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조익현 (싸인텔레콤) 사재민 (싸인텔레콤) 김용유 (싸인텔레콤) 남백 (엘지유플러스)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
908 - 920 (13page)
DOI
10.7470/jkst.2022.40.6.908

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Yolo-v4 기반 초저지연 차량 식별과 통행량 추적 정밀도 개선
조익현 ,  사재민 ,  김용유 외 1명 대한교통학회지 2022.12 학술저널
Yolo-v4 기반 초저지연 차량 식별과 통행량 추적 정밀도 개선
조익현 ,  김현 대한교통학회 학술대회지 2022.09 학술대회자료

초록· 키워드

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자율주행 기술의 고도화 및 상용화에 따라 차량 자체 센서의 인지 범위의 확장을 위한 인프라 기반 협력주행기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 노변에 설치되어 교통 상황을 실시간으로 파악하고 기록하여 차량에 제공할 수 있는 엣지 인프라 기술 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 정보 수집을 위한 센서에 대한 연구가 활발한 상황이다. 이러한 흐름에 따라, 최근 CNN 기반의 영상분석을 통한 교통정보 수집 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있는데, 이러한 CNN 기반의 알고리즘은 영상 내의 외양 특징을 기반으로 개별 객체를 식별할 수 있어 자율주행 자동차에서 인식하지 못하는 도로상의 객체 정보를 제공할 수 있어 인프라 구축에 활용이 가능할 것으로 주목받고 있다. 하지만 기존 C-ITS 사업 대부분은 딥러닝 알고리즘의 높은 요구 연산량으로 인하여 영상분석을 현장이 아닌 센터의 높은 사양서버에서 처리하고 있는데, 이는 인프라 시스템에서의 정보 제공 지연에 따른 사고의 발생 위험을 증대시킬 위험이 있다. 따라서 이러한 위험을 최소화하기 위해서는 센터가 아닌 노변에서의 실시간 영상분석을 통해 통신 지연을 최소화할 필요가 있다. 본 연구에서는 노변에 위치하여 실시간으로 영상을 분석하여 도로에 위치한 객체 정보를 산출할 수 있는 차량검지 시스템을 설계하였으며, 알고리즘의 노변 환경 적용을 위해 신경망의 구성을 간소화하여 딥러닝 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시한다.
#cooperative driving infra sensor #deep learning #object detection #object tracking #self driving #협력주행 인프라 센서 #딥러닝 #객체 검출 #객체 추적 #자율주행

목차

Abstract
초록
서론
기존 연구의 고찰
차량 인식 및 추적 알고리즘
실험 및 검증
결론 및 향후 연구과제
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Alex Bewley, Zongyuan Ge, Lionel Ott, Fabio Ramos, Ben Upcroft (2016), Simple Online and Realtime Tracking, 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 10.1109/ICIP.2016.7533003, IEEE. google schola Bewley A., Ge Z., Ott L., Ramos F., Upcroft B. (2016), Simple Online and Realtime Tracking, In 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP), 3464-3468, IEEE. google schola Bochkovskiy A., Wang C. Y., Liao H. Y. M. (2020), Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection, arXiv preprint arXiv:2004.10934. Choi J. R. (2021), Derivation of Autonomous Driving Safety Requirements Based on Hazard Analysis, The 85th Conference of KST, Korean Society of Transportation, 865-878. google schola DGT H. S. P., Udesang K. J. (2014), A Survey on Object Detection and Tracking Methods, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 2(2). google schola

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