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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,517 - 1,520 (4page)
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In order to induce an even distribution of passengers, it is necessary to measure subway car congestion. Unlike load sensors, additional costs can be minimized when using already installed CCTV. This paper proposes a subway car congestion classification method that simultaneously utilizes the original image and the people detection result by adding the person detection result to the original image. The proposed system in this paper consists of three steps: 1) people detection in the input image, 2) augmented image generation using the result of people detection, and 3) congestion classification using the augmented image. As a result of the experiment, the congestion classification accuracy of the proposed system was measured at 98.1%.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고 문헌
참고문헌 (0)
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