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초록·키워드
자율주행 기술의 상용화를 위해서는 기술 비용 절감이 필수적이다. 특히 소규모 교통 서비스의 경우, 고가의 센서와 복잡한 알고리즘으로 인해 기술 비용이 높아 도입이 어려운 상황이다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 고정된 경로를 운행하는 소규모 교통 서비스에서 단안 카메라만을 활용한 자율주행 기술을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 YOLOv5와 SORT(Single Online and Realtime Tracking) 알고리즘을 기반으로 하여 탐지된 객체를 기반으로 노선의 랜드마크 기반 위치 인식 방법을 설계한다. 이 방법은 Bag of Words 기법을 활용해 사전에 생성한 랜드마크 기반의 노선 코드북과 탐지된 랜드마크들 간의 유사도를 판단 방식으로 구현한다. 또한 사용자 관점에서 추가적인 정보가 될 수 있는 정류장의 혼잡도 검출도 제공한다. 제안된 방법들을 실제 대학 캠퍼스 내 셔틀버스에 적용한 결과, 셔틀 버스의 현재 노선 구간과 정류장 내 혼잡도를 효과적으로 예측 할 수 있음을 보여준다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089627961
