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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정우진 (한국전자기술연구원) 박진욱 (한국전자기술연구원) 박용주 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
1,794 - 1,799 (6page)

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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, 도로 파손, 연쇄 추돌등 교통안전에 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 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 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.
#적재 위반 차량 검출 #딥러닝 #객체 인식 #빅데이터 #Identifying Overloaded Vehicle #Deep Learning #Object Detection #Big-data

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas: NV, USA, pp. 779-788, 2016. google schola J. Xing and W. Q. Yan, "Traffic Sign Recognition Using Guided Image Filtering," in Proceedings of International Symposium on Geometry and Vision, Auckland, New Zealand, pp. 85-99, 2021. google schola A. Kuznetsova, T. Maleva, and V. Soloviev, "Detecting Apples in Orchards Using YOLOv3 and YOLOv5 in General and Close-Up Images," in Proceedings of International Symposium on Neural Networks, Cairo, Egypt, pp. 233-243, 2020. google schola N. Wojke, A. Bewley, and D. Paulus, "Simple online and realtime tracking with a deep association metric," 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Beijing, China, pp. 3645-3649, 2017. google schola A. Bewley, Z. Ge, L. Ott, F. Ramos, and B. Upcroft, "Simple online and realtime tracking," in Proceedings of 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP), Phoenix: AZ, USA, pp. 3464-3468, 2016. google schola

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