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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박주석 (한경대학교) 이계식 (한경대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
9 - 19 (11page)

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점자블록이 파손되고 급격한 도로개발로 인해 기존의 의도와 다르게 설치된 점자블록이 시각장애인의 생존을 위협하고 있다. 이를 방지하기 위해 횡단보도에 보행신호 음성안내시스템 등의 보조 기기를 갖추고 있지만, 미설치된 곳이 많고 제대로 작동하지 않아 실제적인 활용에 어려움이 발생하고 있다. 이에 잘못 설치된 점자블록으로 인해 발생하는 시각장애인의 교통사고를 방지하기 위해 머신러닝을 활용한 횡단보도 탐지시스템을 개발하여 사용자에게 위험상태를 알려주는 시스템을 제안한다. 소개하는 시스템은 YOLOv3, Darknet 등 심층신경망과 직접 촬영한 횡단보도 사진을 이용하여 학습되었으며, 92% 이상의 정확도 성능을 보인다.
#Machine learning #Crosswalk #Object detection #Darknet #OpenCV

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Traffic Accident Analysis system google schola 김장욱 / 2011 / 횡단보도의 교통사고 범위 설정에 관한 연구 / 한국안전학회지 26(4):120~126 dbpia S. M. Jo / 2020 / A study on the recognition of walking environment based on convolutional neural networks for the visually impaired :1~65 google schola 이용환 / 2020 / 객체 검출을 위한 CNN과 YOLO 성능 비교 실험 / 반도체디스플레이기술학회지 19(1):85~92 google schola K. M. Lee / 2018 / An optimal YOLOv3-tiny based object detection algorithm :59~60 google schola

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