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저자정보
정우진 (한국전자기술연구원) 박용주 (한국전자기술연구원) 박진욱 (한국전자기술연구원) 김창일 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 추계종합학술대회 논문집 제26권 제2호
발행연도
2022.10
수록면
562 - 565 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

객체 인식 모델을 활용한 적재 불량 화물차 탐지 시스템
정우진 ,  박진욱 ,  박용주 한국정보통신학회논문지 2022.12 학술저널
객체 인식 모델을 활용한 적재불량 화물차 탐지 시스템 개발
정우진 ,  박용주 ,  박진욱 외 1명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
#Identifying Overloaded Vehicle #Deep Learning #Object Detection #Bigdata

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AI-Hub 데이터셋 분석
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 객체 추적 및 데이터 저장
Ⅵ. 결론
References

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정우진 ,  박진욱 ,  박용주 한국정보통신학회논문지 2022 .12
학습 기반 영상처리 분석을 통한 적재불량 차량 단속 시스템 개발
신동민 ,  양영의 ,  백승룡 외 1명 한국산학기술학회 논문지 2021 .11

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