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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 359 - 362 (4page)
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Recently, several researchers have attempted to detect occupancy information and adopt it to reduce building energy. Although vision-based occupancy counting using deep learning is a very effective method that has recently emerged, there are few cases in which the experimental performance has been evaluated in office. The purpose of this study is to evaluate the performance of vision-based occupancy counting using the latest deep learning model. This study experimentally evaluated the performance of the vision-based occupancy-counting method in a medium office. Experimental results showed considerably high performance for the office of less than fourteen people (RMSE: 0.0918). However, as the number of occupants increased, there was a tendency to undercount, and it was found that some over and undercounting errors need to be corrected.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
참고문헌
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