블랙박스 영상은 교통사고 발생 과정과 차량의 움직임을 확인할 수 있는 핵심 자료로 활용되고 있습니다.

그러나 사고영상의 재녹화 여부를 확인하고 차량 진입 및 충돌 시점을 프레임 단위로 탐색하며, 사고 전후 차량의 가감속·조향 거동을 분석하는 과정은 감정관의 반복적인 영상 확인과 수작업에 의존하고 있습니다.

이에 따라 다양한 촬영환경과 사고유형에 대응하면서 감정 판단에 참고할 수 있는 정보를 자동으로 산출하는 영상 분석 기술의 중요성이 높아지고 있습니다.

특히 고의교통사고 분석을 위해서는 단순히 사고 발생 여부를 판별하는 것을 넘어 입력 영상의 재녹화 여부, 피의차량의 진입·충돌 시점, 진입 방향, 회피 공간 여부와 사고 구간의 차량 가감속·조향 거동을 종합적으로 분석할 필요가 있습니다.

이에 블랙박스 영상만을 입력으로 활용하여 사고 분석에 필요한 주요시점·상황 및 차량 거동 특성 범주를 산출하고, 감정관의 판단을 지원할 수 있는 AI 모델 개발이 요구되고 있습니다.

본 대회는 1차 평가, 2차 평가순으로 진행됩니다.

🔹1차 평가: Private 리더보드 기준 상위 15팀을 2차 평가 진출팀으로 선정합니다.

🔹2차 평가: 진출팀은 '모델 개발 보고서'와 '학습데이터 구성 보고서'를 작성하여 제출해야 하며, 이를 종합적으로 평가하여 최종 상위 7팀을 수상팀으로 선정합니다.

블랙박스 영상 기반 재녹화 여부 판별 및 교통사고 주요상황·차량 거동 분석 AI 모델 개발

본 대회에서는 하나의 코드 제출을 통해 다음 세 가지 Stage의 결과를 산출합니다.

본 대회의 제출은 submit.zip 업로드 방식의 '코드 제출 대회'로 진행됩니다.

대한민국 국민 누구나

주최: 행정안전부, 한국지능정보사회진흥원

주관: 국립과학수사연구원

운영: 데이콘

AI Challenge for Intelligent Analysis of Intentional Traffic Accidents Using Dashcam Videos

Algorithm | Code Submission Evaluation | Computer Vision | Intentional Traffic Accident