딥러닝으로 내비에 필요한 도로 표지판 정보 얻는 법 - 21편 - TMAP의 딥러닝을 이용한 교통표지 인식 기술

TMAP은 조사 차량이 매일 촬영한 도로 이미지에서 도로 표지판, 방면 표지판, 주행 유도선 등의 정보를 추출하여 최신 도로 정보를 유지합니다. 기존에는 이 과정을 수작업으로 진행하여 상당한 운영 비용과 시간이 소요되었으나, 딥러닝 모델 도입을 통해 자동화하여 시간적, 비용적 개선을 이루었습니다.

본 글에서는 실제 운영에 적용된 실사 이미지로부터 도로 표지판을 인식하는 딥러닝 모델에 대해 소개합니다. TMAP은 과속 단속 카메라, 속도 제한 표지판 등 안전 주행에 필요한 객체를 인식하기 위해 딥러닝 기반 영상 인식 기술을 활용합니다.

데이터셋의 불균형 및 노이즈 문제 해결을 위해 coarse-grained와 fine-grained로 데이터셋을 구성하고 2-stage 네트워크를 구현했으며, object detection, classification, feature matching 기법을 사용하여 도로 표지판 인식의 정확성과 효율성을 높였습니다.