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급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 실험장비 및 자료
3. 교통량 분석을 위한 딥러닝 기반 차량 검출 방법
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., and Malik, J. (2014), Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 23-28 June, Columbus, USA, pp. 580-587.
Girshick, R. (2015), Fast R-CNN, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7-13 December, Santiago, Chile, pp. 1440-1448.
Ha, D.M., Lee, J.M., and Kim, Y.D. (2001), A study on the image based traffic information extraction algorithm, Journal of Korean of Transformation, Vol. 19, No. 6, pp. 161-170.
Hong, G.S., Eom, T.J., and Kim, B.G. (2011), Development of vision-based monitoring system technology for traffic analysis and surveillance, Journal of Information and Security, Vol. 11, No. 4, pp. 59-66. (in Korean with English abstract)
Jo, S.H., Kim, C.G., Lim, H.Y., and Shin, Y.T. (2018), A study on the traffic flow analysis method based on change detection for traffic video data, Jounal of Information Technology and Architecture, Vol. 15, No. 13, pp. 373-382. (in Korean with English abstract)
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