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Nandat Fanzury (Changwon University) Aria Bisma Wahyutama (Changwon University) Yunsu Kim (Changwon University) Hoon Lee (Changwon University) Mintae Hwang (Changwon University) Jongwon Seok (Changwon University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
발행연도
2024.1
수록면
7 - 10 (4page)

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This paper presents an intermediate result of an automatic multiple coin with mixed currencies identification using object detection. It is a part of the grand research with the final objective of developing a real-time object detection system that can simultaneously identify multiple coins and banknotes in mixed currencies in a mobile application. The system is intended for coin and banknotes in mixed currencies in a mobile application. The system is intended for coin and banknote collectors or tourists who have traveled to multiple countries to identify them. The dataset for this research is gathered from open-source platforms such as Kaggle and Google Images and is carefully curated to collect high-quality dataset. This paper will show the result of the trained You Only Look Once (YOLO)v5 algorithm running on a Windows PC using Jupyter Notebook to identify the United States Dollar, European Euro, and Chinese Yuan coin denominations. In the simulation, the model produced a precision score of 0.892, a recall score of 0.932, a map@0.5 score of 0.954, and a map@0.5:9.5 score of 0.837. These results show a promising performance that can be further enhanced by adding more countries to the model and implementing it as an application for the following research stage.
#Multiple Coin Identification #Mixed Currencies #Object Detection #You Only Look Once(YOLO) #Mobile Application

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS AND FUTURE STUDIES
REFERENCES

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