MobileViT 이륜차 교통 위반 탐지

임베디드 ROS2 플랫폼에서 실시간으로 동작하는 시계열 교통 위반 인식.

문제

단일 프레임 검출기는 신호 변화나 횡단보도 점유처럼 시간적 맥락에 의존하는 위반을 놓치고, 순간적인 검출 실패가 오탐으로 이어집니다. 이 시스템은 도로교통법 기준으로 신호위반 · 중앙선 침범 · 횡단보도 위반 세 가지를 정의하고 실시간 탐지합니다.

시스템

시스템 개요

시스템 개요 — 이륜차 블랙박스 영상이 Jetson 보드에서 YOLO 검출 + MobileViT 시계열 분석을 거쳐 위반 판정·기록으로 이어집니다.

  • YOLO로 차량, 신호등, 정지선, 횡단보도 등 도로 요소와 이륜차를 검출합니다.
  • 검출 객체의 ROI 시퀀스를 구성해 MobileViT로 프레임 간 위치·상태 변화를 시계열 분석합니다 — 예: 적색 신호에서 정지선 통과 여부, 횡단보도 영역의 지속 점유 여부.
  • 위반 확률이 신뢰도 임계값을 넘으면 즉시 기록하고, 결과를 JSON·CSV로 저장해 후처리에 활용합니다.
  • ROS2 Humble 기반으로 Jetson Orin NX(+ RealSense D435i, Ubuntu 22.04 · JetPack 6)에서 실시간 동작합니다.

검증

실주행 영상 검출 예시

실제 주행 영상에서의 검출 예시 — 신호등·횡단보도 검출과 함께 위반 유형별 카운트가 실시간으로 기록됩니다.

실제 블랙박스 주행 영상 75분(도심 30분 + 교외 45분, 주간·야간 포함)으로 평가해 다양한 조건에서 정확도 90% 이상을 확인했습니다. MobileViT의 시계열 분석이 순간 미검출을 보완하고, 일시적 이벤트를 걸러 오탐을 줄였습니다.

구미 강소특구육성사업의 이륜차 블랙박스 기반 안전 운행 평가 시스템의 일부로 수행했습니다.

MobileViT · YOLO · ROS2 Humble · Jetson Orin NX · RealSense D435i · PyTorch

논문: Kim, In Gon and Shin, Soo Young, “A MobileViT-Based Detection System for Motorcycle Traffic Violations,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (JKICS), vol. 50, no. 12, pp. 1822–1829, 2025.