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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Man Zhang (Tongmyong University) Seung-Soo Shin (Tongmyong University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
3,143 - 3,152 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.12.3143

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인공지능 기반의 손상 차량 수리비용 견적은 인공지능 및 컴퓨터 비전 시스템에 의해서 정확한 비용 견적을 자동으로 생성하는 새로운 분야이다. 이 연구 분야는 자동차 수리 산업을 효율화하고, 전반적인 투명성과 비용 추정의 정확성을 높이고, 보험금 청구 처리를 신속하게 처리할 수 있는 잠재력 때문에 점점 더 중요해지고 있다. 본 논문에서는 다양한 차량 제조사의 가격을 기반으로 차량의 제조사와 모델의 식별, 손상 차종의 분류, 수리비 견적 등을 제안한다. 이 시스템에서 최첨단 성능과 시간 절약을 달성하기 위해 제안된 방법은 ResNet50과 전이 학습을 통해 수행된다. 본 논문에서는 ResNet50 기반의 차량 메이커 및 모델 분류 모듈과 손상 차량 분류 모듈 및 결과의 정확도 향상을 위한 전송 학습을 제안한다. 제안한 시스템에서 차량 메이커 및 모델 분류 모듈의 정확도는 88%로 기존 연구에 비해서 약 11% 높은 수준이며, 본 논문에서의 손상 차량 분류 모듈의 정확도는 86%로 기존 연구에 비해서 약 67% 높은 수준이다.
#차량 손상 #객체 탐지 #차량 제작 및 모델 분류 #이미지 분류 #Vehicle Damage #Object Detection #Vehicle Make and Model Classification #ResNet50 #Image Classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Proposed Vehicle Damage Repair Price Estimation System
Ⅳ. Experiments and analysis
Ⅴ. Conclusion and Future Works
References

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