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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,058 - 1,061 (4page)
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This paper focuses on exploring methods for rapidly and accurately detecting potholes on roads, aiming to contribute to preventing vehicle damage and maintaining smooth traffic flow. The paper labels images with and without the application of Canny Edge Detection and grayscale, and compares the speed and accuracy of detection using YOLOv7. It is possible to swiftly and accurately detect potholes on the road, thereby ensuring vehicle damage prevention and passenger safety. Additionally, it is expected to provide important information for determining the priority of road maintenance tasks, improving traffic safety, and ultimately reducing long-term road maintenance costs.
목차
Abstract
1. 서론
2. YOLOv7 구조
3. Canny Edge Detection
4. 학습 파라미터 설정
5. 학습 결과 분석 및 비교
6. 결론
References
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