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실시간 객체 충돌 예측 모델 아이디어 기획

Real-time-collision-prediction

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1. 배경 & 목적

• 주관 : 전공수업 Deep Learning(DL)
• 목적 : 딥러닝을 활용한 인공지능 연구 제안 기획 및 발표
• 프로젝트 주제 : 객체 탐지와 경로 예측을 통한 실시간 충돌 예측 모델

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2. 프로젝트 진행 순서

1. 선행연구 조사 발표(개인)
2. 최종 발표(팀)

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3. 담당 역할

• Team Leader
• 아이디어 기획
• 선행연구 조사
• 방법론 개발
• 모델 파이프라인 구축

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4. 선행연구 조사 발표(개인)

객체 탐지 분야 조사 후 선정 논문 발표

• DETR : End to End Object De tection with Transformers (Facebook AI, 2020)
• RT-DERT : DETRs Beat YOLOs on Real time Object Detection (Baidu Inc., 2023)

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5. 최종 발표(팀)

• 주제 선정 배경(연구 동기)
  산업재해 발생유형 중 부딪힘, 교통사고 약 25%
  예기치 못한 사고를 미연에 방지 , 예방하기 위해 산업 현장 내 객체 간의 충돌 예측 모델 고안
  현장 CCTV 를 통해 실시간 충돌 예측 및 경고 시스템 구축 -> 충돌로 인한 산업재해 발생률 감소 기대

• 기존 충돌 예측 연구 한계점

  1. 하나의 기준으로 충돌 판단
  2. 객체와 객체 사이의 거리가 멀어 bbox가 겹치지 않는 경우충돌을 예측 할 수 없다는 한계 존재
  3. 작업 차량과 차량 탑승자를 충돌하는 경우로 오판단하는 경우 발생 (IoU의 값이 1에 근사하기 때문)

• 선행 연구 조사
  객체 탐지 모델, 경로 예측 모델

• 제안 방법론 파이프라인

  1. Multi-Object Detection & Tracking

  2. Distance Calculation & Predict Trajectory

  3. Collision Prediction & Output

     

• 실험 시나리오 설계

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6. 자료

• 발표자료
  선행연구 조사 발표.pdf
  최종 발표.pdf