| 과제고유번호 |
18TBIP-C110866-03 |
| 연구사업명 |
국토교통기술사업화지원 |
| 연구과제명 |
터널 내 사고 초동대응을 위한 딥러닝 기반 CCTV 영상유고 시스템 개발 |
| 총 연구기간 |
2016-04-27 ~ 2019-02-26
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| 연구책임자 |
유필상 |
당해년도
참여 연구원수 |
6명
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당해년도
연구비 |
정부 : 415,000,000 원
기업 : 276,667,000 원
계 : 691,667,000 원
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총 연구기간
참여 연구원수 |
18명
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총연구비 |
정부 : 1,287,000,000 원
기업 : 832,401,000 원
계 : 2,119,401,000 원
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| 연구기관명 |
(주)스마트딥 |
| 등록 발간번호 |
- |
| ISBN |
- |
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본 연구는 주관연구기관이 보유한 “유고감시”시스템을 기반으로, 다양한 연구 결과와 딥러닝에 대한 원천기술을 보유하고 있는 한국건설기술연구원과 함께 오류탐지가 없는 영상유고 시스템을 만들기 위한 연구이다. 사고발생의 원인과 유형 등의 다양한 영상을 Feeding 하여 Big Data를 구축하고 시스템의 성능과 오류탐지의 범위 등을 정확한 정량화를 통해 통제할 수 있게 한다. 또한 오류탐지를 스스로 인식하여 자신의 모델을 만들어가는 학습 기능을 부가함으로써 신뢰성이 향상된 영상유고 시스템을 개발하는데 있다. 주요 연구 내용은 다음과 같다.- 영상 분석 요소(Factor) 결정 및 표준화(Normalization) 설정- 터널환경 분석 및 터널환경 대응형 지속적인 양질의 영상 확보 방안 마련- 기존 사고사례로부터 Data 추출 및 DB 구축- 패턴(Pattern) 수립 및 딥러닝 알고리즘 개발- Big Data 기반패턴 인식 및 딥러닝 검증 및 보완- 사고 탐지 후 후속 차량에 대한 신속한 경고시스템 보완 및 개발- 공용중인 도로터널에서 검증/보완 및 상품화
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| 색인어 |
한글 |
터널 재난 |
대응 시스템 |
학습머신 알고리즘 |
패턴 분석기법 |
유고감시 |
| 영문 |
Disaster in the tunnel |
Confrontation system |
Machine learning algorithm |
Pattern analysis |
Incident detection |
| 최종보고서 |
에스비네트워크-국토교통기술사업화지원사업-최종보고서-2019.05.13.pdf
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