연구의 배경

도로 위 돌발상황의 정확한 인지를 위한 다양한 센서 기술이 도입되고 있으나, 객체인식 및 상황인지에 있어 다소 부정확한 부분이 발생함

현재 자율주행차는 차량에 장착된 센서를 활용하여 도로상황을 인지하고 운전을 도와주는 운전보조(ADAS) 수준에 머물러 있으며, 센서로 감지 가능한
도로의 범위가 제한되어 있음

지능화된 도로의 상황을 이해하고 돌발상황을 감지하여 관련 정보를 자율주행차와 운전자에게 사전에 제공하는 기술이 필요함

연구의 목적

< 영상데이터 기반 인공지능 도로 위 돌발상황 인지 시스템 구성도 >

C-ITS 적용에 유의미한 정보 생성 및 제공을 위해 CCTV 영상을 기반으로 도로 위 객체를 인식하고 도로 상황을 인지하는 기반시설과 관련 알고리즘을
적용하여, 영상데이터 기반 도로상 돌발상황 검지시스템을 개발을 목적으로 함

연구의 주요내용

객체 인식 AI 모델과 상황인지 AI 모델 개발

CNN알고리즘을 이용하여 자동차(승용차, 버스, 트럭 등)를 인식

R-CNN 알고리즘을 이용하여 영상에서 객체를 개별인식하여 ID 저장

IOU 정보를 기반으로 Deep Learning 객체 추적 알고리즘을 사용하여 차량의 흐름을 파악

ML 알고리즘을 이용하여 도로 상황인지 알고리즘 실험

< 객체 ID 소실 및 변형 >

개발 기술 성능 평가 및 개선 사항

AI모델 이슈

적절하지 못한 촬영 각도로 특징 정보를 손실하여 객체 ID 소실

큰 차량에 의한 가려짐으로 인하여 객체 ID 변형

적절하지 못한 촬영 높이로 인한 객체 인식 불안정

비정상 데이터의 부족으로 인해 정확한 상황 인지가 어려움

AI모델 개선 성과

영상 데이터 수집을 위한 카메라 설치 위치 조정

설치 위치 조정 후 모델 재학습을 통한 객체 인지 성능 개선

상황 인지 모델 개선을 위한 비정상 데이터 수집 및 특징 정보 추가 수집