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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 451 - 454 (4page)
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현재 시행되고 있는 지정차로제와 다차선 전용 차로제는 교통사고율 감소 및 도로 정체 구간의 원활한 차량 운행을 위한 제도이다. 현재 개발된 이동식 무인 단속시스템은 단속 카메라로 촬영한 영상 데이터를 이용하여 주행 차로 정보와 차량 정보를 판별한다. 이러한 인식의 정확도를 높이기 위해 객체인식 딥러닝 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 객체 인식 모델 Yolov5를 활용하여 지정차로제와 다차선 전용 차로제(HOV)의 단속을 위해 교통통합 단속 시스템을 제안한다. 차량 정보 수집을 위해 Yolov5로 차량 객체를 탐지하고 생성된 bounding box가 가상 트리거 라인에 닿으면 해당 차량을 크롭(crop)하여 정보를 수집한다. 그리고 OpenCV를 통해 크롭된 차량 이미지에서 차량번호를 인식하고, Yolov5에서 생성된 좌표를 이용해 내부 탑승 인원수를 판별한다. 또한, 각 차선 위치의 좌푯값을 추출하고 좌표 계산을 통해 주행 차로에 대한 정보를 수집하여 주행 차선의 위반 여부를 판단하는 객체지향 딥러닝 모델을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 객체 감지 모델
Ⅳ. 통합 단속 시스템을 위한 구현 기술
Ⅴ. 실행 결과
Ⅵ. 결론
References
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