, Vol.2 no.4 (2023)
pp.33~39
- 우회전 차량 사고 예방을 위한 객체 탐지 및 경고 모델 연구 -
교차로에서의 우회전 교통사고가 지속적으로 발생하면서 우회전 교통사고에 대한 대책 마련이 촉구되고 있다. 이에 우회전 지역의 CCTV 영상에서의 객체 탐지를 통해 보행자의 유무를 탐지하고 이를 디스플레이에 경고 문구를 출력해 운전자에게 알리는 기술을 개발하였다. 객체 탐지 모델 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) 모델을 이용하여 객체 탐지의 성능평가를 확인하고, 추가적인 후처리 알고리즘을 통해 오인식 문제 해결 및 보행자 확인 시 경고 문구를 출력하는 알고리즘을 개발 하였다. 보행자 혹은 객체를 인식하여 경고 문구를 출력하는 정확 도는 82% 수준으로 측정되었으며 이를 통해 우회전 사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
A Study on Object Detection and Warning Model for the Prevention of Right Turn Car Accidents
With a continuous occurrence of right-turn traffic accidents at intersections, there is an increasing demand for measures to address these incidents. In response, a technology has been developed to detect the presence of pedestrians through object detection in CCTV footage at right-turn areas and display warning messages on the screen to alert drivers. The YOLO (You Only Look Once) model, a type of object detection model, was employed to assess the performance of object detection. An algorithm was also devised to address misidentification issues and generate warning messages when pedestrians are detected. The accuracy of recognizing pedestrians or objects and outputting warning messages was measured at approximately 82%, suggesting a potential contribution to preventing right-turn accidents