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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 621 - 626 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.7.621
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4차 산업 혁명의 시대가 열리면서, 인공지능을 활용한 연구에 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 차량의 높이가 점차적으로 높아짐에 따라 발생하는 충돌 사고를 방지하고자 인공지능을 활용하여 차량의 높이를 사전에 정확히 측정하는 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 Yolo V3, Mask RCNN 등을 사용한 딥러닝 방식으로 차량의 높이 측정 시스템을 개발하였다. Yolo V3를 사용하여 픽셀을 대상 영역을 추출하였다. 또한, 픽셀의 대상 영역과 빈 영역에 대한 학습은 Mask RCNN을 사용하여 수행하였다. 특히, 기존 차량의 높이 데이터(1300~2000 mm, 총 63679 개)와 보정계수를 사용하여 측정 시스템의 정확도가 98 % 이상임을 확인하였다. 본 연구 결과는 차량의 높이를 미리 정확히 예측함으로써, 지하차도, 다리 등에서의 충돌 사고를 사전에 방지하는 시스템 또는 구조물을 설치할 수 있을 것으로 예상한다. 또한, 제조업체는 진입하는 차량의 높이를 사전에 예측하는 시스템 개발 시, 시행착오를 방지하고 개발 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 기반 높이 인식 시스템
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
T. Kim, S. Ok, G. Heo, I. Lee, “An Overheight Warning System for High Height Vehicles”, The Korea Institute of Information and Commucation Engineering, vol. 24, pp. 849-856, 2020. DOI: https://doi.org/10.6109/jkiice.2020.24.7.849
H. J. Jeong, K. S. Park, Y. G. Ha, “Image preprocessing for efficient training of YOLO deep learning networks,” Proceeding of 2018 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), IEEE, pp. 635-637, Jan 2018.
P. Hurtik, V. Molek, J. Hula, M. Vajel, P. Vlasanek, T. Nejezchleba, “Poly-YOLO: higher speed, more precies detection and instance segmentation for YOLO V3,” arXivpreprint arXiv:2005.13243, 2020.
R. Huang, J. Pedoeem, C. Chen, “YOLO-LITE: a real-time object detection algorithm optimized for non-GPU computers,” Proceeding of 2018 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), IEEE, pp. 2503-2510, Jan 2018.
Y. Tien, G. Yang, Z. Wang, H. Wang, E. Li, Z. Liang, “Apple detection during defferent growth stage in orchards using the improved YOLO-V3 model,” Computers and Electronis in Agriculture, vol. 153, pp. 417-426, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.012
H. J. Jeong, K. S. Park, Y. G. Ha, “Image preprocessing for efficient training of YOLO deep learning networks,” Proceeding of 2018 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), IEEE, pp. 635-637, Jan 2018.
P. Hurtik, V. Molek, J. Hula, M. Vajel, P. Vlasanek, T. Nejezchleba, “Poly-YOLO: higher speed, more precies detection and instance segmentation for YOLO V3,” arXivpreprint arXiv:2005.13243, 2020.
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