단안 카메라를 이용한 차량 노선 위치 및 혼잡도 인식Recognition of vehicle route location and congestion using a monocular camera
- Other Titles
- Recognition of vehicle route location and congestion using a monocular camera
- Authors
- 정현우; 이연희; 김민수; 안종현
- Issue Date
- Apr-2024
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- 단안 카메라; YOLOv5; SORT; Bag of Words; 노선 예측; Monocular camera; YOLOv5; SORT; Bag of Words; Route prediction Precipitation; Cross Attention Neural Network; LSTM
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.34, no.2, pp 123 - 134
- Pages
- 12
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 34
- Number
- 2
- Start Page
- 123
- End Page
- 134
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/91326
- ISSN
- 1976-9172
2288-2324
- Abstract
- 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 YOLOv5와SORT(Single Online and Realtime Tracking) 알고리즘을 기반으로 하여 탐지된 객체를 기반으로 노선의 랜드마크 기반 위치 인식 방법을 설계한다. 이 방법은 Bag of Words 기법을활용해 사전에 생성한 랜드마크 기반의 노선 코드북과 탐지된 랜드마크들 간의 유사도를 판단 방식으로 구현한다. 또한 사용자 관점에서 추가적인 정보가 될 수 있는 정류장의 혼잡도검출도 제공한다. 제안된 방법들을 실제 대학 캠퍼스 내 셔틀버스에 적용한 결과, 셔틀 버스의 현재 노선 구간과 정류장 내 혼잡도를 효과적으로 예측 할 수 있음을 보여준다.
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