이 연구는 심야에서 새벽 초까지 보행자–차량 충돌 사고가 다수 발생하기 때문에, 야간에 촬영한 열영상(thermal)에서의 실시간 보행자 검출에 초점을 맞춘다. 그러나 보행자와 도로 사이의 열 에너지는 계절에 따라 달라진다. 이에 본 연구는 특정 계절에 따라 배경으로부터 보행자를 부각시키기 위해 적응형 부울 지도 기반의 주의집중도(saliency)인 ABMS의 사용을 제안한다. 보행자 인식을 위해, 우리는 기존의 분류기(classifier) 기반 방법과 달리 컨볼루션 신경망 기반 보행자 검출 알고리즘인 You Only Look Once (YOLO)를 사용한다. 원래 버전과 달리, 본 연구는 우선지식에 기반하여 보행자가 배경보다 더 높은 주의집중도를 가진다는 하드와이어드 커널을 사용해 ABMS로 구성한 주의집중도 특징 맵(feature map)과 YOLO를 결합한다. 제안된 알고리즘은 이동하는 차량에 의해 촬영된 열영상 데이터셋에 성공적으로 적용되었으며, 다른 관련 최신(state-of-the-art) 방법들보다 성능이 더 우수함이 확인되었다.

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