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최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 드론영상과 인공지능 기반 교통량 추정 기술
3. 드론영상 데이터 구축 가이드라인 도출
4. 요약 및 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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Choi, I.K. and Yoo, J.S. (2017), Object detection in road environment CCTV images using deep learning. The Institute of Electronics and Information Engineers, 24-25 November, Incheon, Korea, pp. 627-629.
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. https://doi.org/10.48550/arXiv.1311.2524.
Girshick, R. (2015), Fast R-CNN, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7-13 December, Santiago, Chile, pp. 1440-1448. https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.169.
Hamid, K.R., Talukder, A., and Islam, A.E. (2018), Implementation of fuzzy aided kalman filter for tracking a moving object in two-dimensional space, International Journal of Fuzzy Logic Intelligent Systems, Vol. 18, No. 2, pp. 85–96. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2018.18.2.85.
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