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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 95 - 105 (11page)
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최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.
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참고문헌 (13)
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전찬준 / 2018 / 완전 합성곱 신경망을 활용한 자동 포트홀 탐지 기술의 개발 및 평가 / 한국ITS학회 논문지 17(5):55~64
Girshick R / 2015 / Fast r-cnn / Proc. The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Santiago :1440~1448
Glorot X / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Proc. the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics :249~256
Goodfellow I / 2016 / Deep Learning / MIT Press
Ioffe S / 2015 / Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift / Proc. the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML) :448~456
Girshick R / 2015 / Fast r-cnn / Proc. The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Santiago :1440~1448
Glorot X / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Proc. the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics :249~256
Goodfellow I / 2016 / Deep Learning / MIT Press
Ioffe S / 2015 / Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift / Proc. the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML) :448~456
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