본 기술은 CCTV 영상에서 보행자의 의미론적 위치(예. 도로, 횡단보도, 인도 등)를 인식하고, 해당 보행자가 도로, 횡단보도 등 잠재적으로 위험한 위치에 있는지 식별하는 기술임
본 기술이전의 목적은 지능형 CCTV, 스마트 시티, 스마트 횡단보도 등에서 보행자 안전 관련 시스템 개발을 위해 필요한 보행자 위험 위치 식별 기술을 제공하는데 목적이 있음
최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 지능형 비디오 분석 기술 선점과 다양한 서비스 도출이 논의되고 있으나 많은 비디오 기반 요소 기술과 개발 경험이 요구됨에 따라 기술 사업화에 어려움이 있는 것으로 알려져 있음
본 기술은 보행자의 의미론적 위치를 인식하는 기술, 보행자가 위험한 위치에 있는지 식별하는 기술을 포함하고 있음
- 영상 분할 정보를 활용하기 때문에, 횡단보도 등 관심 영역이 영상내 많은 영역을 차지하도록 CCTV를 설치해야하는 기술과 비교하여 상대적으로 CCTV 설치 위치의 제약에서 자유로움
- 횡단보도 등 관심 영역을 수동으로 지정해야 하는 기술들과 비교하여, 영상 내 노면 영역을 자동으로 인식하기 때문에 사용에 용이하고 시간의 경과에 따라 CCTV의 촬영 방향이 미세하게 변하는 경우에도 대응할 수 있는 장점이 있음
- 보행자의 위험 위치를 식별하기 위해, RGB 영상과 영상 분할 정보를 효과적으로 융합
- 임의의 보행자 검출 기술, 영상 분할 기술을 적용할 수 있어 추후 성능 향상에 용이
보행자 위험 위치 식별 AI 기술
- 특허 (실시권)
- 관련 소스 코드 및 학습된 모델
- 요구사항 정의서
- 시험 절차서 및 결과서
- 사용자 매뉴얼
- 본 기술은 보행자의 의미론적 위치 판단 기술, 보행자가 위험한 위치에 있는지 학습 및 식별하는 기술을 포함하는 것으로 기본적인 use case에 대한 프로그램을 제공하고, 사업화 시나리오에 따라 추가 모델 학습, 전달되는 모듈 기술을 바탕으로 새로운 파이프라인을 구성하는 등의 추가기술 개발이 필요함
1) 보행자 안전 관련 시스템 활용: 지능형 CCTV, 스마트 횡단보도 등 보행자의 안전을 모니터링하는 시스템에서 도로, 횡단보도 등 위험한 위치에 있는 보행자를 자동으로 식별하여 사용자에게 알림을 주는 시나리오로 활용 가능
2) 도로 위험도 평가에 활용: 도로에서 보행자가 위험 위치로 식별되는 빈도와 교통 사고량 정보를 함께 활용하여 도로 위험도 평가 및 위험 도로 개선 시 활용하는 시나리오