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YOLO v4 기반 혼잡도로에서의 움직이는 물체 검출 및 식별
이추담,정석용,왕욱비,진락,손진구,송정영 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.1
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하 는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리 속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다. In some intersections or busy traffic roads, there are more pedestrians in a specific period of time, and there are many traffic accidents caused by road congestion. Especially at the intersection where there are schools nearby, it is particularly important to protect the traffic safety of students in busy hours. In the past, when designing traffic lights, the safety of pedestrians was seldom taken into account, and the identification of motor vehicles and traffic optimization were mostly studied. How to keep the road smooth as far as possible under the premise of ensuring the safety of pedestrians, especially students, will be the key research direction of this paper. This paper will focus on person, motorcycle, bicycle, car and bus recognition research. Through investigation and comparison, this paper proposes to use YOLO v4 network to identify the location and quantity of objects. YOLO v4 has the characteristics of strong ability of small target recognition, high precision and fast processing speed, and sets the data acquisition object to train and test the image set. Using the statistics of the accuracy rate, error rate and omission rate of the target in the video, the network trained in this paper can accurately and effectively identify persons, motorcycles, bicycles, cars and buses in the moving images.
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이추담,송정영 한국인터넷방송통신학회 2022 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.22 No.3
At present, there are few studies on signal control of pedestrian traffic flow and non-motor traffic flow at intersections. Research on the optimization scheme of mixed traffic flow signal control can coordinate and control the overall traffic flow of pedestrians, non-motor vehicles and motor vehicles, which is of great significance to improve the congestion at intersections. For the traffic optimization of intersections, this paper starts from two aspects: channelization optimization and phase design, and reduces the number of conflict points at intersections from spatial and temporal right-of-way allocation respectively. Taking the classical signal timing method as the theoretical basis, and aiming at ensuring the safety and time benefit of traffic travelers, a channelization optimization and signal control scheme of the intersection is proposed. The channelization and phase design methods of intersections with motor vehicles, non-motor vehicles and pedestrians as objects are discussed, and measures to improve the channelization optimization of intersections are proposed. A multi-objective optimization model of intersection signal control was established, and the model was solved based on NSGA-II algorithm. 현재 교차로에서의 보행자 교통흐름이나 비동력차 교통흐름의 신호제어에 대한 연구는 비교적 적다. 교통 흐름신호 제어의 최적화 방안을 연구하여 보행자, 비동력차, 자동차 등의 전체적인 교통 흐름을 조화롭게 통제할 수 있게하는 것은 교차로의 정체 상황을 개선하는 데 중요한 의의가 있다. 교차로의 교통 최적화를 위해 본 논문은 채널화 최적화와 위상 설계의 두 가지 측면에서 출발하며, 교차로에서의 충돌점의 수를 공간적, 시간적 할당으로부터 각각 감소시킨다. 고전적인 신호 타이밍 방법을 이론적 기반으로하고, 교통 여행객의 안전과 시간 적 이익 보장을 목표로 교차로의채널화 최적화 및 신호 제어 방안을 제안한다. 자동차, 비자동차, 보행자를 객체로 하는 교차로의 채널화 및 위상 설계방법에 대해 논의하고, 교차로의 채널화 최적화 개선 방안을 제안한다. 교차로 신호제어의 다목적 최적화 모델을 구축하였으며, NSGA-II 알고리즘을 기반으로 모델을 해결하였다.
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Apple Detection Algorithm based on an Improved SSD
정석용,이추담,왕욱비,진락,손진구,송정영,Ding, Xilong,Li, Qiutan,Wang, Xufei,Chen, Le,Son, Jinku,Song, Jeong-Young The Institute of Internet 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.3
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필드 구조 RFB 구조가 도입되었다. RFB 모델은 작은 표적의 특징 정보를 증폭하고 작은 표적의 탐지 정확도를 향상시킨다. 유지해야 하는 정보를 필터링하기 위해 주의 메커니즘 (SE)과 결합하면 감지 대상의 의미 정보가 향상된다. 향상된 SSD 알고리즘은 VOC2007 데이터 세트에 대해 학습된다. SSD에 비해 개선 된 알고리즘은 폐색 및 작은 표적 탐지의 정확도를 3.4 % 및 3.9 % 향상 시켰다. 이 알고리즘은 오 탐지율과 누락된 감지율을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 개선 된 알고리즘은 더 높은 효율성을 갖는다. Under natural conditions, Apple detection has the problems of occlusion and small object detection difficulties. This paper proposes an improved model based on SSD. The SSD backbone network VGG16 is replaced with the ResNet50 network model, and the receptive field structure RFB structure is introduced. The RFB model amplifies the feature information of small objects and improves the detection accuracy of small objects. Combined with the attention mechanism (SE) to filter out the information that needs to be retained, the semantic information of the detection objectis enhanced. An improved SSD algorithm is trained on the VOC2007 data set. Compared with SSD, the improved algorithm has increased the accuracy of occlusion and small object detection by 3.4% and 3.9%. The algorithm has improved the false detection rate and missed detection rate. The improved algorithm proposed in this paper has higher efficiency.
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YOLOv4 네트워크를 이용한 자동운전 데이터 분할이 검출성능에 미치는 영향
왕욱비,진락,이추담,손진구,정석용,송정영 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.6
뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체 를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속 도는 10.56 FPS에 달한다. Aiming at the development of neural network and self-driving data set, it is also an idea to improve the performance of network model to detect moving objects by dividing the data set. In Darknet network framework, the YOLOv4 (You Only Look Once v4) network model was used to train and test Udacity data set. According to 7 proportions of the Udacity data set, it was divided into three subsets including training set, validation set and test set. K-means++ algorithm was used to conduct dimensional clustering of object boxes in 7 groups. By adjusting the super parameters of YOLOv4 network for training, Optimal model parameters for 7 groups were obtained respectively. These model parameters were used to detect and compare 7 test sets respectively. The experimental results showed that YOLOv4 can effectively detect the large, medium and small moving objects represented by Truck, Car and Pedestrian in the Udacity data set. When the ratio of training set, validation set and test set is 7:1.5:1.5, the optimal model parameters of the YOLOv4 have highest detection performance. The values show mAP50 reaching 80.89%, mAP75 reaching 47.08%, and the detection speed reaching 10.56 FPS.
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