운전자 부주의 예방을 위한 차량 내외부 모니터링 기술 및 방법 연구 = A Study on Vehicle Interior and Exterior Monitoring Technologies and Methods for Preventing Driver Inattentiveness
저자
발행사항
서울 : 중앙대학교 첨단영상대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(박사)-- 중앙대학교 첨단영상대학원 : 영상학과 영상공학-디지털이미징 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
120 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 백준기
UCI식별코드
I804:11052-000000241585
DOI식별코드
소장기관
The rapid advancement of deep learning technology has significantly boosted research in computer vision for monitoring critical human conditions, particularly evident in autonomous driving, a domain where deep learning-based computer vision applications are vigorously explored. This research presents methodologies and technologies for internal and external vehicle monitoring to prevent traffic accidents due to driver inattention.
In the external environment, the research proposes a methodology for estimating pedestrian distances by tracking the same pedestrian, thereby predicting potential collision points. Such methods are crucial in enhancing the safety of pedestrian-vehicle interactions in urban settings, ultimately improving pedestrian safety in autonomous driving scenarios.
Internally, the research addresses the growing trend of drowsy and inattentive driving accidents. To detect these critical states, this study proposes a methodology using IR Cameras, robust against changes in illumination, to analyze the driver's facial features. This analysis includes monitoring eye movements, facial direction, and expressions to detect signs of drowsiness or distraction promptly. Such monitoring is essential not only for the driver's safety but also for other road users.
The experimental evaluation of the proposed monitoring methods for drivers and pedestrians utilizes the widely recognized KITTI Datasets and a custom-created IR dataset. These datasets enable the verification of the system's efficiency and accuracy in conditions similar to real-world road environments. The outcomes of these experiments contribute significantly to the advancement of autonomous driving systems, laying a crucial technological foundation for building a safer and more efficient transportation system.
최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 더불어, 컴퓨터 비전 기술은 사람의 주요 상황을 모니터링하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있다. 특히 자율주행 분야에서는 이러한 기술의 발달이 더욱 두드러지며, 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전은 다양한 응용 분야에서 활발히 사용되고 있다. 본 연구는 이러한 기술의 진보를 바탕으로, 사고 예방을 위한 실내외 환경에서의 모니터링 기술과 방법론을 제안한다. 실외 환경에서는 특히 보행자의 위치와 움직임을 추적하여, 충돌 가능성을 예측하고 이에 대응하는 방법을 모색한다. 이는 자율주행 차량이 도심 환경에서 효과적으로 운행할 수 있게 하여, 궁극적으로 보행자 안전을 크게 향상시킬 수 있다.
실내에서는 최근 졸음 운전과 부주의 운전으로 인한 사고가 증가함에 따라, 이러한 위험 요소를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있는 기술 개발이 절실히 요구된다. 이 연구는 조도 변화에 강건한 IR 카메라를 활용하여 운전자의 얼굴 특성을 분석하고, 이를 통해 운전자의 주의 상태를 실시간으로 평가하는 방법론을 제안한다. 운전자의 눈동자 움직임, 얼굴 방향, 표정 변화 등을 분석함으로써, 졸음 운전이나 주의력 분산 상태를 신속하게 감지할 수 있다. 이러한 방법은 운전자의 안전은 물론, 도로 위의 다른 이용자들의 안전에도 크게 기여할 수 있다.
본 연구의 실내외 모니터링 방법론의 실험 평가는 광범위하게 사용되는 KITTI Datasets과 자체 제작한 IR 데이터셋을 활용하여 수행되었다. 이 데이터셋을 통해 실제 도로 환경과 유사한 조건에서의 시스템의 효율성과 정확성을 검증하였다. 이러한 실험을 통해 얻은 결과는 자율주행 시스템의 발전에 중요한 기여를 하며, 더욱 안전하고 효율적인 교통 시스템을 구축하는 데 필수적인 기술적 기반을 마련한다.
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