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초록·키워드
The electric scooter-sharing service has experienced rapid growth with the limelight of personal mobility devices. However, there is a growing concern in society about increasing cases of e-scooter accidents. To address this problem, we propose a deep learning-based electric scooter safe driving system that considers both user images and road images. In our framework, we use CNN-based models to detect whether the user is using a helmet or keeping eyes forward using a user image. At the same time, we check whether the driver is riding on the road and then estimate the distance between the user and the closest pedestrian within a road image. Finally, we determine the final velocity of the e-scooter using the result value of each model. Through a fast and accurate deep learning model, we improve efficiency for real-time inference and achieve high confidence in the system by considering multiple dangers simultaneously.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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