R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정

본 내용은 " R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.06.13

문서 내 토픽

• 1. R-CNN 딥러닝 기법

  R-CNN은 object detection 분야에서 널리 사용되는 기법으로, 이미지 내 물체를 인식하고 분류하는 과정을 거치는 방식이다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등이 대표적인 R-CNN 기법이다. R-CNN은 region proposal, CNN 입력, SVM 분류, 바운딩 박스 보정 등의 단계를 거치며, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 이러한 단계를 개선하여 성능을 향상시켰다.

• 2. 차량 간 거리 추정

  본 과제에서는 R-CNN을 이용하여 영상 이미지에서 차량을 인식하고, 기하학적 관계를 활용하여 차량 간 거리를 추정하는 방식을 제안하였다. 카메라의 초점거리, 차량의 실제 높이 등의 정보를 활용하여 이미지 상의 차량 크기와 실제 거리 간의 관계를 역으로 계산하는 방식을 사용하였다. 다만 학습만으로는 거리 추정의 정확도가 높지 않아, 학습과 기하학적 관계를 결합한 방식의 가능성을 확인하였다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. R-CNN 딥러닝 기법

  R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)은 객체 탐지 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 기법입니다. R-CNN은 이미지에서 관심 영역을 선별하고, 이를 CNN(Convolutional Neural Network)에 입력하여 객체를 분류하는 방식으로 작동합니다. 이 기법은 기존의 객체 탐지 방식에 비해 정확도가 크게 향상되었지만, 계산 복잡도가 높고 학습 시간이 오래 걸리는 단점이 있었습니다. 이후 이를 개선한 Fast R-CNN, Faster R-CNN 등의 알고리즘이 등장하면서 R-CNN 기법은 더욱 발전하게 되었습니다. R-CNN은 객체 탐지 분야에서 중요한 이정표를 마련했으며, 자율주행, 영상 감시 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

• 2. 차량 간 거리 추정

  차량 간 거리 추정은 자율주행 자동차, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 등에서 매우 중요한 기술입니다. 차량 간 거리를 정확하게 측정하면 충돌 방지, 차량 간 안전 거리 유지 등이 가능해집니다. 차량 간 거리 추정 기술은 주로 카메라, 레이더, 라이다 등의 센서를 활용하여 구현됩니다. 최근에는 딥러닝 기술을 접목하여 더욱 정확한 거리 추정이 가능해졌습니다. 예를 들어 스테레오 카메라와 CNN을 이용하면 단일 카메라 대비 더 정확한 거리 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 차량 간 통신(V2V) 기술과 결합하면 보다 안전한 주행이 가능할 것으로 기대됩니다. 차량 간 거리 추정 기술은 자율주행 자동차 실현을 위한 핵심 요소 기술이라고 할 수 있습니다.