프로젝트 개요
사고 영상과 현장 이미지에서 관찰 가능한 정보를 바탕으로 사고 유형과 과실 판단에 필요한 특징을 분석하고, 결과와 근거를 함께 제시하는 것을 목표로 합니다.
2인 팀 프로젝트 · 기획·개발 중
교통사고 과실비율 예측 AI
사고 영상과 현장 이미지를 기반으로 사고 유형과 과실 판단에 필요한 정보를 분석하는 AI 프로젝트입니다.
portfolio preview
VIDEO FRAME
FAULT RATIO70 : 30사고 유형 · 근거 표시
내 역할
- 데이터 구조와 전처리 범위 검토
- 서비스 입력/출력 흐름 설계
- 모델 후보 및 베이스라인 계획
- FastAPI/React 데모 구조 설계
핵심 기능 / 실험
- 사고 영상·이미지 입력
- 사고 유형 분류
- 과실비율 분석 실험
- 관련 법령·판례 근거 시각화
사용 기술
PythonPyTorchComputer VisionFastAPIReact
기술적 포인트
영상만으로 알 수 없는 음주·도주·보험 정보는 범위에서 제외하고, 모델이 실제로 관찰 가능한 정보만으로 문제를 정의하고 있습니다.
핵심 정리
- AI Hub 교통사고 데이터 구조와 활용 범위 검토
- 영상·이미지 기반 사고 유형/과실 분석 모델 계획
- 예측 결과와 법적 근거를 보여주는 웹 대시보드 설계