교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리 를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.