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2022년 6월 17일 (금) 01:06 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

딥러닝 기반 보행자 인식 소프트웨어(YOLO)를 활용한 무단횡단 사고 예방 시스템

{영문 : Jaywalking accident prevention system using deep learning-based pedestrian recognition software(YOLO)}

과제 팀명

홍스터치

지도교수

홍완식 교수님

개발기간

2022년 3월 ~ 2022년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 신소재공학부·과 (팀장)

서울시립대학교 신소재공학부·과

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

개발 과제의 배경

개발 과제의 목표 및 내용

시장상황에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

마케팅 전략

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

구성원 및 추진체계

설계

설계사양

제품의 요구사항

제품 평가내용

설계 사양

개념설계안

이론적 계산 및 시뮬레이션

상세설계 내용

조립도

부품도

소프트웨어 설계

자재소요서

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

포스터

완료작품의 평가

향후계획

◇ 스피커 볼륨 테스트
 도로교통상황에 따라, 모두 소음이 다를 것이다. 따라서 사람이 붐비는 곳과 한적한 곳에서 데시벨(dB)을 측정하여 각각의 장소에서 어느정도의 소리로 경고음을 출력하면 합리적인지 확인해보고자 한다.

◇ 외관
본 설계의 외관은 프로토타입에 해당된다. 즉, 프로그램이 제대로 작동하는지 시연하는데 중점을 두었다. 따라서 본 설계를 도로교통에 적용될 수 있도록 외관을 주변 환경에 맞추어 제작하고 설계할 것이다.

◇ 소프트웨어 인식률 및 딜레이 개선
본 설계의 소프트웨어는 YOLO로 도로교통 상황의 사람 혼잡도에 따른 인식률을 개선할 필요가 있다. 그에 따른 적합한 YOLO 버전 등을 채택하여 장소에 따른 최적의 인식률을 구현할 것이다.

◇ 감지 전 행동인식
본 설계의 다른 아이디어로는 보행자 인식이 아닌, 보행자의 행동을 인지하는 것이다. 즉, 보행자가 무단횡단할 때 하는 동작을 패턴으로 학습시켜, 보행자 인식이 작동하도록 하는 방안이다.

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 ===개발기간===
+년 3월 ~ 2022년 6월 (총 4개월)
 ===구성원 소개===