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교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Ammour, N., Alhichri, H., Bazi, Y., Benjdira, B., Alajlan, N., and Zuair, M. (2017), Deep learning approach for car detection in UAV imagery. Remote Sensing, Vol. 9, No. 4, pp. 312-326.
Anindra, F., Soeparno, H., and Napitupulu, T. A. (2018), CCTV traffic congestion analysis at pejompongan using case based reasoning. In 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), 6-7 March, Yogyakarta, Indonesia, pp. 861-865.
Barthelemy, J., Verstaevel, N., Forehead, H., and Perez, P. (2019), Edge-computing video analytics for real-time traffic monitoring in a smart city, Sensors, Vol. 19, No. 9, pp. 2048-2078.
Benjdira, B., Khursheed, T., Koubaa, A., Ammar, A., and Ouni, K. (2019), Car detection using unmanned aerial vehicles: Comparison between faster r-cnn and yolov3. In 2019 1st International Conference on Unmanned Vehicle Systems-Oman (UVS), IEEE, 5-7 February, Muscat, Oman, pp. 1-6.
Choi, I.K. and Yoo, J.S. (2017), Object detection in road environment CCTV images using deep learning. The Institute of Electronics and Information Engineers, 24-25 November, Incheon, Korea, pp. 627-629.
Anindra, F., Soeparno, H., and Napitupulu, T. A. (2018), CCTV traffic congestion analysis at pejompongan using case based reasoning. In 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), 6-7 March, Yogyakarta, Indonesia, pp. 861-865.
Barthelemy, J., Verstaevel, N., Forehead, H., and Perez, P. (2019), Edge-computing video analytics for real-time traffic monitoring in a smart city, Sensors, Vol. 19, No. 9, pp. 2048-2078.
Benjdira, B., Khursheed, T., Koubaa, A., Ammar, A., and Ouni, K. (2019), Car detection using unmanned aerial vehicles: Comparison between faster r-cnn and yolov3. In 2019 1st International Conference on Unmanned Vehicle Systems-Oman (UVS), IEEE, 5-7 February, Muscat, Oman, pp. 1-6.
Choi, I.K. and Yoo, J.S. (2017), Object detection in road environment CCTV images using deep learning. The Institute of Electronics and Information Engineers, 24-25 November, Incheon, Korea, pp. 627-629.
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