차량탑승인원 탐지를 위한 딥러닝 영상처리 기술 연구

장성진; 장종욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장성진 (동의대학교) 장종욱 (동의대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제8호

발행연도: 2021.8

수록면: 1,026 - 1,031 (6page)

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세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.

#객체 인식 #다인승 전용차로 #딥러닝 #차량탑승인원 탐지 #Object detection #HOV(High-occupancy vehicle) lane #Deep learning #Vehicle occupant detection

참고문헌 (10)

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K. W. Song, “Effectiveness Analysis of Highway Multiassenger Lane System (HOV) and Future Tasks of Gyeongnam,” Gyeongnam Policy Brief, pp. 1-8, July. 2012.

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M. Y. Kim and J. W. Jang, “A Study of The Unmanned System Design of Occupant Number Counter of Inside A Vehicle for High Occupancy Vehicle Lanes,” Procedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference, pp. 49-51, Oct. 2018.

K. P. Kumar, “Estimation of Traffic Management and Road Safety,” Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, vol. 3, no. 2, pp. 21-28, Jun. 2017.

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