Watch Out : 엣지 컴퓨팅 기반 주행 차선 침범 차량 감지 시스템
- 김현수 박광욱 정주헌
- 2023년 11월 12일
- 1분 분량
최종 수정일: 2023년 11월 14일
팀명
싱싱미역
팀원 명단
김현수 박광욱 정주헌
지도교수
김형신 교수님
작품 배경 및 목적
기술의 발전과 함께 첨단 운전 보조 시스템(ADAS : Advanced Driver Assistance Systems) 과 같은 운전자의 안전과 편의를 고려하는 기술들이 도입되었다. 기존의 ADAS 시스템은 Lidar 센서, 카메라, 초음파 센서 등을 활용한다. 본 프로젝트에서는 블랙박스만을 이용하여 주행 차선으로 진입하는 외부 차량을 실시간 으로 감지하는 엣지 시스템을 제안하고, TwinLiteNet, YOLOv8과 웹 캠을 활용하여 구현한다. TensorRT로 경량화 한 TwinLiteNet와 OpenCV를 사용한 차선 인식 모듈, YOLOv8m-seg모델을 사용한 차량 분할 모듈을 제안 한다.
작품 내용
차량 블랙박스 영상과 엣지 디바이스, 차선 인식 모듈, 차량 분할 모듈, 외부 차량 진입 감지 모듈을 통해 주행 차선으로 침범하는 차량을 실시간으로 탐지한다. 이를 위해 엣지 디바이스 로는 Jetson Orin Nano, 차선 인식 모듈은 OpenCV와 TensorRT를 통해 경량화한 차선 검출 모델 TwinLiteNet을 사용하였다. 차량 분할 모듈에서는COCO-Seg 데이터셋으로 학습된 분 할 모델 YOLOv8m-seg을 차량 블랙박스 영상 데이터 셋인 BDD 100k의 10k images으로 전이학습하여 이용하였다. 실험을 위해 The PREVENTION Dataset과 자체적으로 수집한 블랙박스 영상을 이용하여 Jetson Orin Nano 8GB에서 3.97 FPS의 성능을 보였다.
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