본 논문은 이륜차 사고 발생시 운전자 안전을 위한 신속한 사고 감지 및 조치 플랫폼을 구현한다. 딥 러닝을사용한 전방 시야 정보 분석과 IMU 센서를 사용한 사고 감지, GPS 기반의 위치 정보를 사용하여 신속한 사고대응을 가능하게하는 플랫폼을 구현이 목적이다. 딥 러닝 기반의 전방 차량 번호판 인식을 통하여 이미지 인식의속도를 개선하였으며, IMU의 기울기 값을 감지하여 이륜 자동차가 정상적으로 운행중인지 감지할 수 있도록 하였다. 또한 GPS의 경우 매초 이륜차의 위치를 파악하여 사고 발생시 운전자의 위치를 빠르게 파악할 수 있도록 한다. 파악된 위치 정보와 전방 시야 정보는 병합 처리되어 무선 통신 모듈을 통해 서버로 전송되며, 사고에 대한초기 대응을 촉진한다. 종합적으로, 이 플랫폼은 이륜차의 사고 감지 및 대응에 중점을 두고 개발되었으며, 성능검증을 통해 그 신뢰성을 입증하였다. 또한, 이 플랫폼의 활용 가능성과 서비스 개발에 대한 전망을 제시한다.
더보기This paper presents the implementation of a rapid accident detection and response platform for motorcycle rider safety in the event of an accident. The platform aims to utilize deep learning for forward vision analysis, IMU sensors for accident detection, and GPS for location tracking to enable swift accident response.
Enhancements in image recognition speed were achieved through deep learning-based license plate recognition of front vehicles, and the IMU's tilt values were used to detect whether the motorcycle is operating normally.
Additionally, the GPS tracks the motorcycle's location every second, allowing for rapid determination of the rider's location in the event of an accident. The collected location and front vision information are merged and transmitted to a server via a wireless communication module, facilitating initial accident response. Overall, the platform is developed with a focus on motorcycle accident detection and response, and its reliability has been validated through performance testing. The paper also proposes potential uses of the platform and future service development.
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