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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,870 - 2,873 (4page)
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Recent advancements in computer vision, machine learning, and deep learning technologies have led to a shift from manual inspection methods to automated detection systems utilizing ICT technologies such as sensors, drones, and computer vision. In this study, we examine the current state of road anomaly detection technologies based on patents and propose a deep learning-based pothole detection technique for road anomaly detection systems. The proposed model is built upon YOLO v8 and is capable of identifying the location and presence of potholes, achieving a performance index mAP50 of 0.754. This suggests its potential effectiveness for efficient application in road anomaly detection.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 및 이론
Ⅲ. 도로 이상 탐지 특허 분석
Ⅳ. CNN 기반 포트홀 탐지 및 결과
Ⅳ. CNN 기반 포트홀 탐지 및 결과
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