심층 컨볼루션 신경망을 이용한 교통 표지판 인식 알고리즘 개발

Abstract

ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 중 TSR(Traffic Sign Recognition)은 자동차 전방의 교통 표지판을 인식하여, 현재 주행 중인 도로의 상황 및 조건을 알려주는 시스템이다. 하지만, 국내의 교통 표지를 기준으로 개발된 경우는 드물고, 대부분 독일이나 미국 기준으로 개발된 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 국내의 도로에서 직접 주행을 통해 얻은 데이터를 Deep Convolutional Neural Network의 일종인 LeNet-5을 수정하여 제작한 CNN 모델로 학습시켜 교통 표지판 인식 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명한다. 또한, 실제 차량 플랫폼에 탑재하여 수행한 결과와 개선 방안에 대해 논의한다.