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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 12 - 20 (9page)
- DOI
- 10.33097/JNCTA.2023.07.01.12
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Vehicle detection is the most crucial component of automated driving and traffic monitoring.
Additionally, pothole-caused bad road conditions are to blame for collisions and car damage. Deep learning models are used in the suggested work. In this study, a fast region-based convolutional neural network (Faster R-CNN) and an inception network V2 model were utilized to detect vehicles and potholes in images.
To verify the proposed study, Faster R-CNN, Single Shot Detector (SSD), and YOLO algorithms were compared in performance, number of accuracy, detection time, and strengths and weaknesses. Accuracy serves as the benchmark for performance evaluation. When compared to the earlier approaches, such as SSD and YOLO, the suggested method exhibits a 6% improvement.
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