엣지 카메라 기반 C-ITS 보행자 충돌방지 경고 시스템
Edge Camera based C-ITS Pedestrian Collision Avoidance Warning System
0
조회
0
다운로드
5
인용
0
참고문헌
키워드
초록
최근 횡단보도 및 교차로에서 보행자 충돌사고 예방의 중요성이 증가하고 있다. C-ITS 서비스에서 이러한 사고를 줄이기 위하여 보행자 충돌방지 경고 서비스를 제시하고 있다. 그러나현재 C-ITS 표준에 따른 보행자 충돌방지 경고 서비스는 현장의 카메라에서 보행자를 바로 검출하여 서비스를 제공하는 것이 아니라 관제 센터의 영상분석 서버에서 보행자를 검출하고ITS 시스템과 연계하여 서비스를 제공하기 때문에 실시간성을 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 엣지 카메라를 이용하여 현장에서 보행자를 검출하고 검출결과를 V2X 인프라를 통해 바로운전자에게 제공하는 보행자 충돌방지 경고 시스템을 제안하고, 구현한 후 성능 평가를 시행하였다. 평가 결과, 최악의 상황에서도 보행자 충돌방지 경고 메시지를 C-ITS 표준에서 요구하고 있는 300ms 이내의 지연시간을 만족하여 전달할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
The prevention of pedestrian accidents in crosswalks and intersections is very important. The C-ITS services provide a warning service for preventing accidents between cars and pedestrians. In the current pedestrian collision prevention warning service according to the C-ITS standard, however, it is difficult to provide real-time service because it detects pedestrians from a video-analysis server in the control center and sends service messages through the ITS system. This paper proposes a pedestrian collision-prevention warning system that detects pedestrians in the local field using an edge camera and sends a warning message directly to the driver through a roadside unit. An evaluation showed that the proposed system could deliver the pedestrian collision prevention-warning message to the driver satisfying the delay time within the 300 ms required by the C-ITS standard, even in the worst case.
참고문헌 (17)
- Howard A. G, "MobileNets: Efficient Convolution Neural Networks for Mobile Vision Applications", ~ (2017)
- Iandola F, "Densenet: Implementing efficient convnet descriptor pyramids", ~ (2014)
- "Pedestrian crash prevention ratings" (2019)[URL]
- Intelligent Transport Society of Korea, "Standard of C-ITS Service Specification Part1. Function and Performance Requirement Specification", 57~ (2017)
- Intelligent Transport Society of Korea, "Standard of C-ITS Service Specification Part2. Data Exchange Specification", 48~ (2017)
- Jung H. G, "Pedestrian Protection System: Review and Problems", Proceedings in Korean Society of Automotive Engineers(KSAE) 2010 Annual Conference, pp.1820~1826 (2010)
- Korean National Police Agency, "2018 Traffic Accident Statistics", 46~ (2018)
- Lee Y. J, "Recent R&D Trends for Lightweight Deep Learning", 2019 Electronics and Telecommunications Trends, 34(2), pp.40~50 (2019)
- Liu W, "Ssd: Single shot multibox detector", European Conference on Computer Vision, pp.21~37 (2016)
- "Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Expressway Corporation"[URL]
- "Ministry of Land, Infrastructure and Transport & Korea Expressway Corporation"[URL]
- Redmon J, "YOLOv3: An Incremental Improvement", ~ (2018)
- Sandler M, "MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks", ~ (2018)
- Shen Z, "Dsod: Learning deeply supervised object detectors from scratch", Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1919~1927 (2017)
- Szegedy C, "Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning", Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (2017)
- Szegedy C, "Going deeper with convolutions", In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1~9 (2015)
- Wang R. J, "Advances in Neural Information Processing Systems", pp.1963~1972 (2018)
