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저자정보
유용현 (한밭대학교) 김민우 (한밭대학교) 김유현 (한밭대학교) 안병태 (한국기계연구원) 최동걸 (한밭대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
62 - 71 (10page)

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사람들의 차량 보유 대수가 증가함에 따라 물피도주 사건도 증가하고 있지만, 수사 과정에서 장시간의 CCTV 영상을 수동으로 검수하므로 용의자를 식별하는 데 많은 시간이 필요하고 비효율적이다. 따라서, 불필요한 인력 소모를 줄이기 위해서는 물피도주 피의자 식별 자동화 시스템의 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 CCTV 영상에 인공지능 기술을 활용해 CCTV 영상에서 '물피도주' 사건의 시점을 자동으로 탐지하고 가해 차량을 무엇인지 추적하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV 영상을 수신하면 피해 차량 선택, 사고 시점 추정, 가해 차량 추정의 과정을 거치며 가장 확률이 높은 물피도주 가해 차량을 탐지한다. 기존 차 사고 차량 사고 검출 방식의 취약점을 보완하고, 사고와 무관한 주변 객체로 인한 오류를 줄이기 위해 객체 분할과 객체 탐지 모델, 그리고 객체 추적과 깊이 추정 모델을 활용하여 주변 객체들을 별도로 분류하는 과정이 도입되었다. 또한 CCTV 영상에 촬영된 국내 차량의 탐지 성능을 향상하기 위해 별도로 구성한 데이터 세트를 통해 객체 탐지 성능을 향상했고, 실제 CCTV에서 촬영된 물피도주 사례들에 이 시스템을 적용했을 때 사고 발생 시점을 정확하게 검출하였고, HD 해상도의 영상에서 27fps 이상의 처리 속도를 보인다
#객체 탐지 #CCTV 영상 #물피도주 #광학 흐름 #딥러닝 #컴퓨터 비전 #Object Detection #CCTV Video #HIt-and-Run #Optical Flow #Deep Learning #Computer Vision

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