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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 61 - 68 (8page)
이용수
초록· 키워드
횡단보도에서 발생하는 교통사고를 해결하기 위한 시도가 계속되고 있지만, 교통사고는 끊임 없이 일어나는 상황이다. 특히 노인, 장애인 등의 교통약자들은 교통사고에 노출될 위험이 더 크다. 이에 대한 문제점을 주의 깊게 볼 필요가 있다. 본 논문은 교통 약자 중 휠체어, 목발과 같은 보조 기구를 이용하는 보행자를 위해 YOLO v5 모델을 활용한 객체 탐지 기술을 제안한다. 휠체어, 목발 사용자 그리고 보행자의 이미지 크롤링, Roboflow와 Mobibity Aids 데이터를 수집하였다. 일반화 성능을 높이기 위해 데이터 증강 기법을 활용하였다. 더하여 Type 2 error를 줄이기 위해 앙상블 기법을 이용하여 Recall이 96%인 높은 성능 수치를 얻었다. 이를 통해 교통약자를 목표로 YOLO 내 단일 모델을 앙상블 할 시, 객체를 놓치지 않고 정확한 탐지 성능을 보여준다는 것을 입증하였다.
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목차
- Abstract
- 요약
- I. Introduction
- II. Preliminaries
- III. The Proposed Scheme
- IV. Conclusions
- REFERENCES
참고문헌
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