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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제8권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
375 - 380 (6page)

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본 논문에서는 화물차 차종을 분류하기 위해서 특징추출단계 없이 입력영상으로부터 차종분류결과를 얻을 수 있는 합성곱 신경망을 사용한 분류방법을 제안한다. 차량의 위에서 촬영된 영상을 입력으로 사용하고 입력영상에 적합한 합성곱 신경망의 구조를 설계한다. 차종과 화물칸의 형태에 따라 차종을 자동 분류하기 위한 학습데이터를 생성하고 지도학습의 형태로 학습시키기 위해 분류된 영상과 올바른 출력결과를 제시하여 신경망의 가중치를 학습시킨다. 실제 영상을 입력하여 합성곱 신경망의 출력을 계산하였고 실제 차종과의 비교를 통해 분류 성능을 평가 하였다. 실험결과 화물의 차종과 적재함의 형태에 따라 90%이상의 정확도로 영상을 분류할 수 있었고, 적재불량 검사의 사전 분류에 활용될 수 있다.
#Vehicle Classification #Truck Cargo Box #Image Classification #Convolutional Neural Network #Machine Learning

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R. Girshick / 2014 / Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation / Proceedings of CVPR 2014:580~587 google schola 김기석 / 2002 / 지능형 교통 시스템을 위한 형태학적차량 분류 알고리즘 / 멀티미디어학회논문지 5(1):10~17 dbpia 신욱선 / 2008 / 차량 감시영상에서 그림자 제거를 통한 효율적인 차종의 학습 및 분류 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 15(1):1~8 google schola 폴 퀴로즈 / 2017 / A Study on Attitude Estimation of UAV Using Image Processing / 융합정보논문지 7(5):137~148 dbpia H. Huttunen / 2016 / Car type recognition with Deep Neural Networks / Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium :1016~1021 google schola

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