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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,754 - 1,758 (5page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.9.1754
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본 논문에서는 교통관제용 CCTV에서 획득한 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 추정하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안하는 방법은 딥러닝 객체 탐지 알고리즘인 Faster R-CNN을 통해 차량의 객체를 탐지하고 추적하여 1) 차종, 2) 차량 통행량, 3) 차량 통행 속도를 추정한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 한국도로공사에서 제공하는 CCTV 영상에 적용하여, 평균 98.3%의 교통량 탐지 정확도와 93.8%의 통행 속도 정확도를 얻을 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 딥러닝 기반 통행량 및 차량 속도 추정
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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M. Bertozzi, A. Broggi, and S. Nichele, “Stereo vision-based vehicle detection,” in Proc. IEEE Intell. Veh. Symp., pp. 39-44, 2000.
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