고령자, 휠체어를 이용하는 장애인들의 평균 보폭은 일반 성인의 보행속도를 기준으로 만들어진 횡단 신호의 시간이 부족한 경우가 많다. 횡단 시간이 부족한 사람들은 제시간에 도착하기 위해 신호가 바뀌기 전 미리 출발하거나, 좌 우를 살피지 않고 안전이 확보되지 않은 상황에서 횡단을 하다 사고가 발생하는 악순환이 발생한다. 따라서 보행속도가 느린 노약자 및 장애인들을 위한 자동신호제어 시스템을 통해 횡단보도에서 발생하는 교통사고를 예방하고자 한다.
또한 신호 교차로 사고 10건 중 2건은 우회전 상황에서 발생하고 있다. 현재, 차량 운전자의 시야에서는 보행자 신호가 보이지 않고 있기 때문에 운전자가 볼 수 있는 시각적인 시스템과, 보행자가 있음을 명확하게 알려줄 시스템이 필요하다.
횡단보도에서의 안전
차량 운전자의 우회전 시 안전
다수의 팀원 간 협업이 필요한 프로젝트 이므로, 분산버전관리시스템(DVCS)인 Git과 웹 호스팅서비스인 Git Hub를 이용해 프로젝트의 분업과 수정을 용이하게 하고, 진행상황을 공유한다.
실시간 이미지 프로세싱 중심의 라이브러리인 Open CV를 이용하여 보행자 객체를 추출한다.
Open CV만으로 추출되지 않는 형태의 보행자는 Deep Learning을 통해 보완하여 추출한다.
프로젝트의 메인코드는 Visual Studio의 Python을 이용해 작성한다. 필요하다면 C, C++, Java등도 사용한다.
아두이노를 사용하기 위해 전용 IDE를 설치하고, 빌드 및 실행한다.
전용 IDE를 필요로 하지 않는 코드에 대해서는 비쥬얼 스튜디오 혹은 이클립스를 이용해 빌드 및 실행한다.
실행 후 사용 방법에 대한 내용
보행자 진입 시도 시
라이선스 조항은 어떻게 되는지
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