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프레임간의 명암 변화량을 이용한 딥러닝 고속 운전자 행동 검출 알고리즘
유민우(Min Woo Yoo),한동석(Dong Seog Han) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 자율주행 자동차의 운전자 모니터링 시스템에서 운전자의 행위를 검출하는 딥러닝 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 운전자의 위험 행동을 검출하는 방법은 이미지 속에서 객체의 종류와 위치를 검출하는 딥러닝 객체 검출의 방법을 사용한다. 그러나 딥러닝 객체 검출 알고리즘은 많은 연산자원을 사용하는 문제가 있다. 이미지 속 단일 객체를 분류하는 객체 분류 알고리즘일 경우, 딥러닝 객체 검출 알고리즘에 비해 적은 연산자원을 사용한다. 그러나 카메라 영상 속 다양한 객체를 단일 객체로 분류할 수 없으므로 적용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 운전자의 행동영역을 추론한 뒤, 추론된 영역에 딥러닝 객체 분류 알고리즘을 적용하는 알고리즘을 제안한다.