Earticle

초록

영어

This study proposes a method for identifying the preceding vehicle traveling in the same lane as the ego vehicle among multiple surrounding vehicles using driving videos collected from ordinary vehicles. The proposed method first detects 'car', 'truck', and 'bus' objects using a pre-trained YOLOv11 model and subsequently selects the target preceding vehicle by applying geometric angle threshold conditions for each object in the image coordinate system. Performance evaluation using smartphone-recorded highway driving videos demonstrated a true detection rate of 86.4%, a false detection rate of 5.4%, and a missed detection rate of 8.2%. However, approximately 75.6% of the total errors resulted from bounding box inaccuracies or detection failures during the YOLO object detection stage. Excluding these initial errors, the identification method itself achieved a high true detection rate of 96.3%. These findings demonstrate that preceding vehicle information can be generated using only standard camera videos without high-precision sensors, serving as fundamental data for estimating inter-vehicle distance, time headway, and car-following behavior.

한국어

본 연구는 일반 차량에서 수집한 주행 영상을 활용하여 다수의 선행 차량 중 자차와 동일차로를 주행하는 전방차량을 식별하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 사전 학습된 YOLOv11 모델로 차량 객체를 1차 탐지한 후, 영상 좌표계 상에서 기하학적 각도 임계 조건을 적용해 최종 전방차량을 선별한다. 스마트폰으로 수집한 고속도로 주행 영상으로 평가한 결과, 정탐률 86.4%, 오탐률 5.4%, 미탐률 8.2%를 보였다. 전체 오류의 약 75.6%는 YOLO 객체 탐지 단계의 바운딩 박스 오류 또는 탐지 실패에서 발생하였으며, 이를 제외한 전방차량 식별 방법 자체의 정탐률은 96.3%의 높은 성능을 나타냈다. 이는 고정밀 센서 없이 일반 카메라 영상만으로 전방차량 정보를 생성할 수 있음을 보여주며, 향후 차간거리, 차두시간 및 차량 추종 거동 분석을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 선행연구 고찰
1. 영상 기반 차량 검출 관련 연구
2. 전방차량 식별 관련 연구
3. 기존 연구와의 차별점
Ⅲ. 연구방법론
1. 선행차량 객체 탐지
2. 전방차량 정의
Ⅳ. 연구 데이터 소개
1. 연구 대상지 및 데이터 소개
2. 전방차량 Ground Truth 데이터 구축
Ⅴ. 연구 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 송현진 [ Hyunjin Song | 경상국립대학교 도시공학과 석사과정 ] 주저자
• 전우훈 [ Woohoon Jeon | 건설기술연구원 도로교통연구본부 연구위원 ] 공저자
• 김승범 [ SeoungBum Kim | 경상국립대학교 도시공학과/공학연구원(ERI) 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338