본 기술이전 대상인 “복합환경 실시간 신호등 인식 SW 기술”은 자율주행 차량에 탑재된 카메라를 이용하여 주간/야간/우천 등 복합환경에서 교통 신호등 상태를 실시간 인식하는 기술이며 이를 활용하여 자율주행 차량 시스템 개발 및 자율주행 서비스에 활용할 수 있다.
- 본 기술이전의 목적은 검증된 신호등 인식 AI 모델과 데이터·SW를 이전하여 자율주행 및 ADAS 시스템에 즉시 적용 가능한 인지 SW 기술 제공임
- 이를 위하여 고품질 데이터 구축과 실환경대응 신호등 인식 기술의 개발 난이도가 높아 자체 개발 대비 시간·비용 절감이 필요함
- 글로벌 국가에 비해 우리나라는 자율주행 학습데이터가 상대적으로 많이 부족한 상황이며, 국내 디지털 뉴딜 사업 등에서 자율주행 데이터 거버넌스를 구축하려고 하는 현 시점에 본 기술의 필요성은 보다 높음
도로 인프라에서 수집한 영상 데이터를 활용하여 학습용 데이터 셋을 자동으로 구축할 수 있는 장점이 있으며 다양한 주행 환경(주간, 야간, 우천)과 지역(대전, 세종, 경기, 울산)을 통해 기술 검증을 통한 신뢰성 확보
(신호등 데이터 셋 분포: 차량 127,228, 보행자 26,487, 버스 11,970, 정확도: 차량 91.77 mAP@0.5, 보행자 52.05 mAP@0.5, 버스 77.18 mAP@0.5)
4만장 이상 규모 자체 구축 데이터를 활용해 복합 환경 실시간 신호등 인식 사전 학습 모델(프레임 별 14개 클래스 신호등 검출 결과 테스트 파일 형식 자동 저장)
신호등 인식 데이터 셋, 신호등 인식 사전 학습 모델, SW 소스
- 기술문서: 시험절차 및 결과서, 기술 설명서
- 프로그램: 복합 환경 실시간 신호등 인식 프로그램
- 지적재산권: 신호등 인식 모델 학습 및 추론 방법 (2021-0173942, 2021.12.07)
- 도심환경 자율주행, 농어촌 교통소외지역 자율주행, 첨단 운전자보조시스템 제품화 및 사업화를 위한 인지 시스템 기술에 활용될 수 있음
- 완전자율주행(레벨4-5)의 기술 실현을 위해 인공지능이 가장 중요한 역할을 수행하며, 본 기술을 적용할 경우 기술의 수준 및 완성도가 높아 자율주행 관련 서비스에 다양하게 적용 가능
- 또한 공공목적의 자율주행 셔틀 서비스, 향후 민간 모빌리티 서비스에 본 기술을 적용함으로써 교통사고로 유발되는 사회·경제적 비용을 절감하는데 효과가 있음