RSU 기반 사고 감지 및 V2X 통신 프레임워크

교통사고는 2차 충돌을 줄이고 긴급 대응을 개선하기 위해 신속한 감지 및 경고 전파가 필수적입니다. 본 논문은 실시간 사고 인식을 위한 효율적인 도로변 장치(RSU) 기반 컴퓨터 비전 프레임워크를 제안하며, 이를 차량-사물 통신(V2X)과 통합합니다. 제안된 아키텍처는 경량 컨볼루션 공간 특징 추출, 광학 흐름 기반 모션 분석, 시간적 점수 집계, 그리고 엣지 배포 가능한 RSU 파이프라인 내 저지연 V2X 경고 생성을 결합합니다. 사고 발생 가능성 추정, 감지 의사 결정, 지연 시간 제약 및 통신 신뢰성 요구 사항을 설명하기 위한 시스템 모델도 제시됩니다. 정상 교통, 단일 차량 사고, 다중 차량 충돌 및 비사고 이상 현상을 포함하는 3,300개 클립의 교통 비디오 데이터셋으로 실험 평가를 수행했습니다. 제안된 하이브리드 프레임워크는 95.8%의 정확도, 95.0%의 정밀도, 94.6%의 재현율, 94.8%의 F1-점수를 달성하여 CNN 단독 및 모션 단독 기준선보다 우수한 성능을 보였습니다. 평균 처리 지연 시간은 프레임당 약 40ms로, RSU 등급 임베디드 하드웨어에서 실시간 작동 가능성을 입증했습니다. 이러한 결과는 제안된 프레임워크가 차세대 지능형 교통 시스템을 위한 정확하고 시기적절한 사고 감지 및 신속한 V2X 경고 전파를 지원할 수 있음을 보여줍니다.