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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,615 - 1,618 (4page)
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본 논문은 YOLOv5의 커스텀 학습기능을 통해 포트홀, 맨홀, 방지턱, 차량을 학습하고, YOLO와 OpenCV를 사용한 웹캠 객체인식을 이용해 장애물을 감지한다. 운전자가 알 수 있도록 진동과 소리로 경고를 주며, 장애물 종류에 따라 색상(Red, Green, Blue, Yellow)을 출력한다. 전방 카메라는 포트홀, 맨홀, 방지턱을, 후방 카메라는 차량을 인식한다. 이때 차량이 1미터 밖일 경우 소리와 색상 신호를 출력하고 1미터 내로 접근하면 추가 진동 경고로 위험을 알리는 장치이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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