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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제20권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
1,161 - 1,175 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감시 시스템 개발을 위한 객체 인식 및 추적에 관한 연구
이규범 ,  신휴성 ,  김동규 대한토목학회 학술대회 2018.10 학술대회자료
딥러닝 기반 터널 내 이동체 자동 추적 및유고상황 자동 감지 프로세스 개발
이규범 ,  신휴성 ,  김동규 한국터널지하공간학회 논문집 2018.01 학술저널

2017

딥러닝기반 영상유고 자동감시 시스템 개발을 위한 이동 객체 및 객체 유형 자동인식에 관한 연구
이규범 ,  신휴성 ,  김동규 외 1명 대한토목학회 학술대회 2017.10 학술대회자료

초록· 키워드

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도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017 년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
#Deep learning training and inference #Object detection #Object tracking #Full-cycle system #Tunnel automatic incident detection

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