딥러닝 기반 신호등 인식 시스템에 대한 특수 신호등의 영향 평가

김형석; 한영주; 박준상

doi:10.7840/kics.2021.46.3.526

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김형석 (Hongik University) 한영주 (Vieworks) 박준상 (Hongik University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제3호

발행연도: 2021.3

수록면: 526 - 531 (6page)

DOI: 10.7840/kics.2021.46.3.526

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신호등 인식 기능은 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)의 필수 구성요소이다. 교통 신호등은 국제적으로 통용되는 일반적인 체계가 존재하지만, 특정 국가에서만 사용되는 특수 신호등이 존재하므로 이에 대한 고려가 필요하다. 우리나라의 경우 버스 전용차로를 위한 버스 전용 신호등을 사용하고 있다. 본 연구에서는 YOLOv3 계열의 딥러닝 모델을 이용해 신호등 인식 기능을 구현할 때 버스 전용 신호등이 신호등 인식률에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 버스전용 신호등을 포함하는 학습 데이터셋을 만들어 이를 이용하여 학습을 수행한 신호등 인식 시스템의 인식률을 살펴보고, 버스 전용 신호등이 상대적으로 낮은 인식률을 보이는 요인을 분석한다.

#Traffic light recognition #Deep learning #Object detection #Image classification #Autonomous driving

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