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저자정보
염다민 (이화여자대학교) 윤희준 (이화여자대학교) 이소연 (이화여자대학교) 이가현 (이화여자대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
56 - 59 (4page)

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The electric scooter-sharing service has experienced rapid growth with the limelight of personal mobility devices. However, there is a growing concern in society about increasing cases of e-scooter accidents. To address this problem, we propose a deep learning-based electric scooter safe driving system that considers both user images and road images. In our framework, we use CNN-based models to detect whether the user is using a helmet or keeping eyes forward using a user image. At the same time, we check whether the driver is riding on the road and then estimate the distance between the user and the closest pedestrian within a road image. Finally, we determine the final velocity of the e-scooter using the result value of each model. Through a fast and accurate deep learning model, we improve efficiency for real-time inference and achieve high confidence in the system by considering multiple dangers simultaneously.

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안 시스템
Ⅲ. 데이터셋 구축 및 학습 모델
Ⅳ. 실험 결과 및 시스템 구현
Ⅴ. 결론 및 향후 계획
참고문헌

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