맨인 블랙박스 도로 적재물 사고 대처법 경사로 주차 방법 4가지

맨인 블랙박스 도로 적재물 사고 대처법 경사로 주차 방법 4가지

이 글은 을 읽고 리뷰한 글입니다. 각 부분에 대한 중요도에 따라 통번역 혹은 부분번역을 하고, 필요시 추가 정리를 담았습니다. 최대한 자세한 내용을 담으려고 노력하였지만, 미흡한 부분이 분명 있을거라고 생각합니다. 어떤 지적이나 조언이든 해주신다면 감사히 받고 더 나은 글을 쓰기 위해 노력하겠습니다. 논문에 사용된 소스코드는 에서 보실 수 있습니다. 현재 진행하고 있는 블랙박스 영상을 활용한 교통사고 탐지 프로젝트를 위해 데이터를 찾던 도중, 즐거운 논문을 발견했습니다.

바로 2019년 11월에 열린 IROS2019 학회에서 발표된, 아주 따끈따끈한 1인칭 영상을 사용해 교통사고를 탐지하는 비지도 학습 모델 논문인데요 이 논문이 영상기반 이상탐지와 연관된 이전 논문들에 비해 인상깊은 이유는 바로 쉴 새 없이 이동하는 카메라인 블랙박스 영상에서 직접적으로 교통사고를 탐지해내는 모델을 다루었다는 점 때문입니다.

EgoMotion Cue

블랙박스가 탑재된 내 자신의 차량인 Egomotion 정보는 다음과 같이 나타냅니다. 시간 t 일 때, Et 는 내 차량의 주행상태egomotion에 대한 정보로, Et phit, xt, zt 로 구성 이곳에서 phit 는 촬영 각도, xt, zt 는 처음 시작점으로부터 x 축, z 축 방향으로 이동한 거리를 나타냄 Egomotion 정보는 보다.

자세한 예측을 위해 꼭 필요하기 때문에 이를 모델에 학습시키기 위해서 모델은 egomotion 정보를 입력으로 받는 Odometry Encoder라는 또다른 Encoder를 가집니다.

주요 인물

가슴 뛰는 사랑이 하고파 인간이 되고픈 뱀파이어 100년을 버티면 사람이 될 수 있었는데 불과 하루를 앞두고 잠에서 깨버렸다선우혈. 경성에서 그의 이름을 모르는 사람이 없을 정도로 그는 유명했습니다. 이 땅에 처음 들어오는 신기한 물건들은 제일 먼저 사용해 봐야 직성이 풀리는 얼리어답터. 패션의 완성은 얼굴임을 몸소 보여주는 모던보이이자 트랜드를 주도하는 트랜드세터. 낮보다. 밤을 사랑하는 사람들이 모여 날이 새도록 술 마시고 노래 부르고 이야기하는, 일면식, 해를 손해 쉬는 곳이라는 뜻을 가진 뱀파이어 아지트이라는 공간의 호스트. 매너가 사람을 만든다는 킹스맨의 명대사를 몸소 보여주듯 과하지도 모자라지도 않는 매너까지 장착한 보기 드문 미남자. 하지만. 놀라지 마시라. 이 남자, 뱀파이어다.

뱀파이어들 사이에서도 우혈의 존재는 특별했다.

Abstract

초록에서는 성공적인 자율주행을 위한 요구되는 기술 중 하나로 교통법규 위반 혹은 교통사고와 같은 비정상 상황을 잘 탐지해내는 것을 제시합니다. 지금까지 영상을 기반으로 이상 상황을 탐지하는 모델에 대한 연구는 많이 이루어져왔지만, 필요한 두 가지 이슈를 해결하지 못했다는 점에서 한계가 있었습니다. 두 가지 이슈 중 첫 번째는 지금까지 이상탐지에 사용된 영상은 주로 고정된 캠코더로 촬영되었고, 그러니까 프레임 내의 대부분의 객체가 고정되어 있었다는 점입니다.

고정된 상태로 촬영하는 감시 카메라 등에 대한 활용은 다르게 시도되었지만, 자동차에 장착된 블랙박스와 같은 이동하는 카메라에는 활용되지 못했습니다. 이러한 배경에서, 본 논문은 1인칭 시점의 블랙박스 영상을 활용한, 비지도 학습 기반의 대중교통 상황 이상탐지 모델을 제안합니다.

Experiments

기존에 있던 데이터셋을 포함하여, A3D 데이터셋을 추가해 여러가지 실험을 진행했습니다. A3D 데이터셋은 총 1500개로 East Asia에서 촬영된 블랙박스 주행 영상이며, YouTube에 영상을 업로드해서 사용하였습니다. 각 영상은 Anomalous 상황이 생겨나는 지점의 Start와 End 지점을 총 세 명의 사람의 동의를 거쳐 라벨링 되었습니다. Start 지점은 accident가 불가피하다고 판단된 시점으로 잡았으며, End 지점은 모든 움직임이 호전 되거나 완전히 멈춘 시점으로 설정하였습니다.

A3D 데이터셋은 기존에 있던 데이터셋보다. 훨씬 여러가지 객체 ― 차, 트럭, 자전거, 보행자, 동물 등을 담고 있으며 여러가지 날씨 조건 하에 촬영되었습니다. 실험의 세부 사항과 데이터를 다루는 데 사용된 모델 등은 다음과 같습니다.

자주 묻는 질문