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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 228 - 239 (12page)
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본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 변화 주목 기반 차량 흠집 탐지 시스템
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (37)
참고문헌 신청
Gyeonggi Research Institute(GRI), Growing Pains of Car Sharing Services, Beyond Conflicts and Regulations to the Future Gyeonggi Research Institute(GRI) No.440, 2020 Nov. 15. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10541172
Korea Consumer Agency, Survey Car sharing Terms of Use and Advertisements, 1-79, 2017 May. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07456356
Developing Car Damage Detection Model using Semantic Segmentation. (accessed 2020. Feb. 13) doi: https://tech.socarcorp.kr/data/2020/02/13/car-damage-segmentation-model.html
Q. Zhang, X. Chang and S. Bian Bian, "Vehicle-Damage-Detection Segmentation Algorithm Based on Improved Mask RCNN," IEEE Access, Vol.8, pp.6997 - 7004, Jan. 06, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2964055
U. Waqas, N. Akram, S. Kim, D. Lee and J. Jeo, "Vehicle Damage Classification and Fraudulent Image Detection Including Moiré Effect Using Deep Learning", 2020 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Aug. 30 - Sep. 2 2020. (accessed Nov. 19, 2020) doi: https://doi.org/10.1109/CCECE47787.2020.9255806
Korea Consumer Agency, Survey Car sharing Terms of Use and Advertisements, 1-79, 2017 May. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07456356
Developing Car Damage Detection Model using Semantic Segmentation. (accessed 2020. Feb. 13) doi: https://tech.socarcorp.kr/data/2020/02/13/car-damage-segmentation-model.html
Q. Zhang, X. Chang and S. Bian Bian, "Vehicle-Damage-Detection Segmentation Algorithm Based on Improved Mask RCNN," IEEE Access, Vol.8, pp.6997 - 7004, Jan. 06, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2964055
U. Waqas, N. Akram, S. Kim, D. Lee and J. Jeo, "Vehicle Damage Classification and Fraudulent Image Detection Including Moiré Effect Using Deep Learning", 2020 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Aug. 30 - Sep. 2 2020. (accessed Nov. 19, 2020) doi: https://doi.org/10.1109/CCECE47787.2020.9255806
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