자율주행차량 운전주행모드 자동 전환용 인식률 90%이상의 다중 센서 기반 운전자 상태인식 및 상황 인식 원천기술개발

자율주행차량에서 운전 주행 모드 자동 전환 시 발생 가능한 사고 위험예측 및 방지를 위한 운전자 상태 인식 및 상황 인식 시스템 개발을 목적으로 한다.



연구 내용1: 다중카메라 및 생체신호 센서 최적 합성 기법

-스테레오 카메라를 이용한 광각 영상 획득 및 실시간 스테레오 정합 기술을 이용한 깊이 영상 획득을 통한 운전자 신체 부위의 수평, 수직, 깊이 정보 획득 기법 개발

-RGB 화상 및 적외선 카메라를 이용한 낮은 조도 환경 및 외부 환경 변화에 의한 급격한 조도 변화 시 안정적인 영상 획득 및 노이즈 신호 제거 가능한 전처리 기법 개발

-운전자의 차량 내 신체 접촉 위치 및 상태 인식을 위해 필요한 센서 고정 위치 및 필요 센서 선정과 압력, 심박 센서 등 이종 센서 간 통합 신호 합성 모듈 개발



연구 내용2: 다중카메라 및 센서 기반 운전자 상태 인식 및 정량화 기법

- 차량 실내의 배경과 운전자간 분리를 위한 실시간 처리 가능한 영상분할 기법 개발

- 인식률 향상을 위한 머신러닝 기반의 얼굴 및 시선 추적 알고리즘 개발과 해당 알고리즘의 실시간 처리를 위한 GPU 기반의 병렬 처리 기법 개발

-운전자 상태 인식을 위해 필요한 관심 정보 영역 추출 및 특징점 추출 기법연구와 해당 영역 연산을 통한 계산량 저감 기법개발



연구 내용3: 주변 상황 분석 및 운전자 간 상관관계 인식 기법

-운전자와 탑승자 및 관심 물체의 다중 객체의 영상 분할 및 추적 가능 기법 개발

-다중 객체 추적 시 제한된 자원 및 계산 가능 시간 내 정확도 향상을 위한 병렬처리 기법 및 실시간 처리가능 기법 연구 개발

-다양한 신호 합성 및 최적화를 통한 사고위험 예측 판단 정확도 향상 기법 연구



연구 내용4: 개인 맞춤형 데이터베이스 구축 및 주행 모드 전환 기법 연구

-개별 운전자 간의 구분을 위한 특징 벡터 선정 및 정량화 기법에 대한 연구

- 개별 운전자에 대한 다중 카메라 및 생체 신호 센서에서 취득된 신호 합성 및 최적화와 저용량의 데이터베이스 구축을 위한 최적화 기법 연구

-최적화된 데이터베이스를 사용하여 운전자 생체 인식 및 상황 인식 기반 차량 주행모드 자동 전환 기법 연구