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자료유형
학술저널
저자정보
김시경 (한성정보기술) 김영민 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.6
발행연도
2024.6
수록면
545 - 557 (13page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.6.545

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도시화로 인해 교통사고와 주차 문제는 점점 더 다양해지고 있으며, 횡단보도에서 발생한 보행자 사고는 교통사고 사망자의 30% 이상을 차지하고 있다. 특히, 적신호 상황에서 운전자가 사전에 보행자를 인지하지 못할 경우 치명적인 부상을 입힐 가능성이 높다. 이에 따라, 보행자 횡단 의도를 사전에 예측하여 교통사고를 예방하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 보행자의 횡단 의도를 사전에 예측하는 딥러닝 기반 통합 보행자 횡단 의도 예측 시스템을 제안한다. YOLOv5 객체 탐지 모델을 사용하여 횡단 의도가 있는 보행자 행동을 식별하고, 동시에 MMPOSE 관절 예측 모델을 사용하여 보행자의 시점을 분류한다. 보행자의 행동, 시점, 보행자와 횡단보도 사이의 거리를 분석하여 다양한 시나리오에서 횡단 의도를 예측한다. 향후 본 연구를 기반으로 자율주행 시스템에서 교통 안전 향상을 위한 다양한 응용 연구가 이루어질 것으로 기대된다.
#무단횡단 의도 #보행자 시점 분류 #jaywalking intention #pedestrian viewpoint classification #MMPOSE #YOLOv5

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 딥러닝 기반 무단횡단 의도 예측 모델
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References

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