소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 단일 카메라 기반 2D 주차 인식 시스템은 차량 간 가림 현상(Occlusion)으로 인식 오류가 빈번히 발생함.
□ 도시화와 자동차 수 급증으로 주차 공간 부족 및 비효율적 이용이 일상적 불편 요소로 자리잡고 있음.
□ 일반 CCTV 수준의 단일 RGB 카메라만으로도 정확한 주차 공간 점유 상태를 판단할 수 있는 AI 시스템이 필요함.

목표 및 내용

□ 단일 RGB 카메라 영상에서 MonoCon 모델을 활용해 차량의 3D 바운딩 박스를 추정하도록 설계함.
□ 추정된 3D 정보를 BEV(Bird’s Eye View)로 투영하고 반원형 그리드 기반으로 ROI를 자동 분할 생성함.
□ 3D 바운딩 박스와 ROI 간 위치 관계를 분석하여 각 주차 구역의 점유 여부를 자동 판단하도록 구현함.

• 수행결과

□ MonoCon 모델을 통해 단일 카메라 영상에서 차량의 3차원 위치 및 크기 추정 기능을 구현함.
□ BEV 공간 위에 자동 생성된 ROI별 차량 점유 상태를 실시간으로 시각화하는 기능을 완성함.
□ 단일 카메라 테스트 환경에서 정확한 주차 점유 판단이 가능함을 확인하고 2D 한계 극복을 검증함.