혼잡장면에서 보행자 경로예측에 관한 연구

Abstract

감시·영상 보안 시스템과 관련된 산업분야에서 물체의 움직임 특성을 분석하고 예측하는 것은 중요한 문제이다. 이 문제를 풀기 위한 알고리즘은 전반적인 물체의 동적 패턴을 학습하기 위하여 각 물체의 움직임을 이용하고 학습된 결과를 바탕으로 물체의 미래 움직임을 예측한다. 그러나 많은 수의 물체가 등장하는 장면에서 다음과 같은 두 가지 이유로 동적 특성을 분석하기 어렵다. 첫째, 혼잡 장면에서 물체를 탐지하고 추적하는 것은 어려운 문제이다. 둘째, 특히 움직임의 패턴이 불규칙한 보행자가 밀집된 영상에서 움직이지 않는 군중은 일시적인 장애물과 같은 역할을 하여 장면을 분석하는데 있어 결정적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 움직이지 않는 군중에 관한 문제를 주로 다룬다. 움직이지 않는 군중이 반영된 보행자 움직임의 특성을 학습하여 보행자의 경로를 예측한다. 첫째, 보행자들의 움직임 패턴은 베이지안(Bayesian) 학습 구조를 통해 모델링되며 정지한 군중이 반영된 움직임 패턴의 특성으로부터 보행자의 다음경로가 예측된다. 위치 간의 이동을 확률 분포와 상태 전이의 형태로 모델링 된다. 이런 정보들을 결합하여 움직이는 다른 보행자와 정지한 군중과의 충돌을 피하는 미래 경로를 예측하는 방법을 고안하였다. 군중이 밀집되어 있으며 움직임이 불규칙한 보행자들이 등장하는 데이터 셋에서 실험이 진행되어 제시한 알고리즘의 성능을 정성/정량 평가로 유효성을 입증한다. 이 외에 보행자 프로파일링, 네비게이터, 목적지 예측과 같은 어플리케이션을 예시한다.