오토바이 탑승 시 교통 법규를 지키는 것은 안전을 위해 매우 중요한 일이다. 오토바이 운전자 및 탑승자들이 헬멧을 착용하고 한 대당 적정 인원만이 탑승하게 하려면 인식 개선 캠페인과 함께 단속 강화가 필요할 것이다. 그러나 오토바이 헬멧 착용 여부를 일일이 교통 감시 카메라 영상을 보며 찾아내는 것은 오랜 시간과 많은 인력을 필요로 한다. 또한, 현존하는 오토바이 관련 교통 법규 위반자 자동 검출 시스템 기술은 아직 상용화할 수 없는 수준이다. 예를 들자면, 카메라 영상에 여러 오토바이가 있을 때 검출 시스템이 각 오토바이의 정확한 위치를 파악하는데 사람의 도움을 필요로 하기도 하고, 운전자와 탑승자 각각의 헬멧 착용 여부를 효과적으로 체크하지 못하는 경우가 발생하기도 한다.

그림 1. 오토바이 헬멧 착용 여부 검출 예시.

이러한 검출 시스템의 연구 개발을 촉진하기 위해 2023년 제7 회 AI City Challenge에서 ‘헬멧 착용 의무 위반자 검출 경진대회’가 열렸다. 2023년도 6월 캐나다 밴쿠버에서 열린 인공지능과 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 학술대회인 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)에서 주관한 이 경진대회에서는 각 참가 팀이 5개월 간의 기간 동안 오토바이 운전자와 탑승자 개개인의 헬멧 착용 여부를 검출할 수 있는 시스템을 개발하여 그 성능을 비교하였다.

그림 2. 제안한 헬멧 착용 여부 검출 Deep Learning.

이 경진대회에서 성균관대학교 반도체시스템공학부의 전재욱 교수팀은 전세계의 38개 팀과 경쟁하여 1위로 우승을 차지하였다. 전재욱 교수팀은 여러 대의 오토바이 운전자와 탑승자의 위치를 먼저 찾아낸 후, 각 오토바이의 운전자와 탑승자들이 헬멧을 착용했는지 여부를 검출하는 두 단계 구조의 인공지능 기술을 개발하여 최고의 검출 성능 점수를 획득하였다.

그림 3. 각 단계의 데이터 변환 과정.

이번 우승으로 전재욱 교수팀의 기술력을 세계에 알리게 되었으며, 개발된 기술은 향후 지능형 교통감시시스템에 널리 활용될 것으로 기대된다.

향후 미래의 스마트 시티에서는 교통 법규 위반 자동 검출뿐만 아니라 차선 인식, 분기로/합류로 인식, 신호등 및 표지판 인식, 자동주차, 주변 환경 인식 등이 수행되어야 한다. 이를 위해서는 지능형 영상처리 기술이 필요하며, 전재욱 교수팀은 관련 연구를 지속적으로 진행할 예정이다.

그림 4. 다양한 환경에서의 헬멧 착용 여부 검출 결과