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Oral Session I AI : 영상 분석
효율적인 블랙박스 영상 기반 교통 이상 상황 예측을 위한 특징추출 알고리즘의 성능 비교
Performance comparison of feature extraction algorithms for efficient black box video-based accident prediction
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.63-67
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433512
원문정보
초록
- 한국어
- 최근 블랙박스는 단순히 주행영상을 녹화하는 것 뿐만 아니라, 주행 영상을 분석하여 차선 이탈 감지, 전방 충돌 감지 등의 첨단운전자보조시스템을 지원하는 지능형 블랙박스로 발전하고 있다. 이에 따라 1인칭 영상을 분석하여 교통 이상 상황을 예측하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 블랙박스 영상은 전체 영상 중에 교통 이상 상황이 발생하는 경우가 적은 반면, 이상 상황의 경우의 수는 상당히 많은 긴 꼬리 분포 문제를 가진다. 또한 차량의 움직임에 따라 영상의 배경도 함께 움직여 분석하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 Dense Trajectory 기법을 활용하여 세가지 영상 특징을 추출하고, 이를 활용하여 교통 이상 상황을 예측하는 신경망 모델을 기반으로 세가지 영상 특징 추출 알고리즘의 성능을 비교하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 방법
3.1 optical flow 추출
3.2 특징점 샘플링
3.3 Trajectory 추출
3.4 영역별 특징 계산
4. 실험방법
4.1 데이터셋
4.2 사고예측 정확도 측정
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
Dense Trajectory Histogram of optical flow Histogram of oriented gradient Traffic Accident Detection저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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