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저자정보
Hyeon-Seo Kwak (Kumoh National Institute of Technology) Min-Young Kim (Kumoh National Institute of Technology) Ji-Yong Jeon (Kumoh National Institute of Technology) Eun-Hye Jeong (Kumoh National Institute of Technology) Ju-Yeop Kim (Kumoh National Institute of Technology) So-Dam Hyeon (Kumoh National Institute of Technology) Jin-Woo Jeong (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
486 - 489 (4page)

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Recently, the demand for the use of personal mobility vehicles, such as an electric kickboard, is increasing explosively because of its high portability and usability. However, the number of traffic accidents caused by personal mobility vehicles has also increased rapidly in recent years. To address the issues regarding the driver’s safety, we propose a novel approach that can monitor context information around personal mobility vehicles using deep learning-based object detection and smartphone captured videos. In the proposed framework, a smartphone is attached to a personal mobility device and a front or rear view is recorded to detect an approaching object that may affect the driver’s safety. Through the detection results using YOLOv5 model, we report the preliminary results and validated the feasibility of the proposed approach.
#Deep learning #Driver safety #Object detection #Personal mobility

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 시스템
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
J. H. Choi, “Micro mobility: focusing on shared electric kickboards,” KDB Future Strategy Research Institute, Korea, KDB Monthly 768, pp. 37-53, 2019. google schola S. R. Kim, “Investigation of the usage of personal mobility,” The Korea Transport Institute Brief, vol. 1, no. 3, pp. 4-7, Aug. 2017. google schola ChosunBiz. Electric kickboard accident increased by 135% compared to a year ago. [Internet]. Available: https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/12/20/2020122000349.html. google schola COCO Consortium. COCO: common objects in context [Internet]. Available: https://cocodataset.org/. google schola Ultralytics. YOLOv5 [Internet]. Available: https://github.com/ultralytics/yolov5. google schola

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