🚦 도로 위험물 감지 시스템

프로젝트 개요

도로 위의 위험물은 운전자와 보행자의 안전을 위협하는 주요 요소입니다. 이를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용하여 도로 위험물을 실시간으로 감지하는 시스템을 개발하였습니다. 이 시스템은 주행 중 발생할 수 있는 여러 위험 요소를 사전에 인식하여 운전자가 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

특히, 이 모델은 엣지 디바이스에 최적화되어 소형 디바이스에서도 원활하게 작동합니다. 다양한 차량 및 장비에 쉽게 통합할 수 있는 안전 솔루션을 제공합니다.

데이터 수집 및 라벨링

본 프로젝트에서는 고품질의 데이터를 확보하기 위해 Roboflow Universe에서 제공하는 공개 데이터셋을 활용하였습니다. 다양한 기상 조건과 환경에서 촬영된 이미지들을 수집하여 모델의 일반화 능력을 향상시켰습니다.

데이터 라벨링은 Roboflow의 편리한 라벨링 도구를 사용하여 진행하였습니다. 각 이미지에서 도로 위험물(예: 장애물, 파손, 이물질 등)을 정확하게 표시하고 분류하여 모델 학습에 필요한 정교한 데이터를 준비하였습니다.

모델 학습 및 최적화

모델 학습에는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 사용하였습니다. YOLO는 객체 검출 분야에서 높은 정확도와 빠른 속도를 자랑하는 대표적인 알고리즘으로, 실시간 처리가 필요한 본 프로젝트에 적합하였습니다.

학습된 모델은 다양한 최적화 기법을 적용하여 엣지 디바이스에서도 원활하게 동작하도록 경량화하였습니다. 양자화(Quantization)와 프루닝(Pruning) 등의 기법을 통해 모델의 크기와 복잡도를 줄였습니다.

엣지 디바이스 성능 비교 및 분석

최적화된 모델은 다양한 엣지 디바이스에서 성능 테스트를 진행하였습니다. 대표적으로 NVIDIA Jetson 시리즈와 같은 디바이스에서 추론 속도, 메모리 사용량, 전력 소비 등을 비교 분석하였습니다.

이러한 성능 분석을 통해 목표로 하는 애플리케이션에 가장 적합한 디바이스를 선택할 수 있었습니다.

프로젝트 결과

최종적으로 개발된 도로 위험물 감지 시스템은 실시간으로 도로 위의 위험물을 정확하게 감지할 수 있었습니다. 엣지 디바이스에서의 원활한 동작으로 설치와 운영 비용을 절감하였으며, 공공 버스 시스템에 적용하여 연산 속도를 40% 개선하고 비용 절감에 기여하였습니다.

이 시스템은 운전자에게 즉각적인 경고를 제공하여 교통 사고를 예방하고, 도로 안전을 향상시키는 데 크게 기여하고 있습니다.

사용된 기술 및 도구

• 데이터 수집: Roboflow Universe
• 데이터 라벨링: Roboflow 라벨링 도구
• 모델 학습: YOLOv5
• 모델 최적화 기법: 양자화, 프루닝
• 하드웨어 플랫폼: NVIDIA Jetson 시리즈

협력 기업 소개

본 프로젝트는 혁신적인 기술 파트너십을 맺은 지오맥스소프트와의 협력을 통해 진행되었습니다. 지오맥스소프트는 스마트 시티 솔루션 분야에서 두각을 나타내는 기업으로, 이번 협력을 통해 기술적 시너지를 극대화하였습니다.

향후 계획

본 시스템의 성공을 바탕으로, 도로 안전뿐만 아니라 철도, 항공 등 다양한 교통 분야에서의 적용 가능성을 모색하고 있습니다. 또한, 더욱 향상된 모델과 알고리즘을 개발하여 안전성과 효율성을 높일 예정입니다.