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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조해찬 (한국과학기술원) 윤여환 (한국건설기술연구원) 여화수 (한국과학기술원)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제22권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
133 - 146 (14page)

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도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
#교통 상태 추정 #교통 혼잡 #블랙박스 카메라 #컴퓨터 비전 #심층학습 #Traffic state estimation #Traffic congestion #Blackbox camera #Computer vision #Deep learning

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