본 기술은 CCTV 영상에서 보행자를 추적하고 과거 및 현재 위치를 분석하여 해당 보행자의 단기 미래 이동 경로를 예측하는 인공지능 기술
본 기술이전의 목적은 지능형 CCTV, 스마트 시티, 스마트 횡단보도 등에서 보행자 안전 관련 시스템 개발을 위해 필요한 보행자의 미래경로를 예측하여 잠재적 사고를 사전에 방지하는 데에 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 추적과 미래 경로를 예측하는 기술을 포함하고 있음
- 보행자 추적 뿐 아니라 미래 경로를 예측하기 때문에 보행자 교통사고 이전에 사고 방지를 위한 유용한 정보를 제공할 수 있음
- 보행자의 과거 경로(추적결과)만을 이용하는 기존의 경로 예측과는 달리 시각정보를 부가적으로 더 높은 예측 정확도를 보임
- 시각주의 기반의 시각정보 추출 모듈은 연산시간을 고려하여 구현되어 실시간 동작이 가능함
- 본 기술의 경로 예측기는 학습기능을 제공하여 추후 환경변화에 따라 새로운 데이터셋에 대한 학습을 통해 경로 예측 성능 개선이 가능함
- 경로 예측 결과에 영향을 끼치는 보행자 검출/추적 기술은 임의의 기술로 대체가 가능하므로 추후 속도 및 정확도 성능 향상에 용이
보행자 경로 예측 AI 기술
- 특허 (실시권)
- 관련 소스 코드 및 학습된 모델
- 요구사항 정의서
- 시험 절차서 및 결과서
- 사용자 매뉴얼
- 본 기술은 보행자의 경로 예측 기술, 보행자 추적 기술을 포함하는 것으로 기본적인 사용을 위한 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 위험한 상황을 미리 예측하여 보행자, 운전자 등의 도로 이용자에게 경고신호를 주는 시나리오로 활용 가능
2) 도로 위험도 평가에 활용: 도로에서 보행자가 과거 및 예측경로와 교통 사고량 정보를 함께 활용하여 도로 위험도 평가 및 위험 도로 개선 시 활용하는 시나리오