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저자정보
안소명 (강남대학교) 성민우 (강남대학교) 강준구 (강남대학교) 바제네자 발렌틴 (강남대학교) 이영석 (강남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,045 - 2,047 (4page)

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시각장애인이 안전하게 다닐 수 있도록 사람들이 통행하는 바닥에는 점자블록이 설치되어 있다. 영상처리를 이용한 기존 보행 보조 장치 연구의 경우 다양한 요인에 의해 색이 변하거나 손상된 점자블록을 인식하는데 어려움이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 작은 객체도 높은 정확도로 빠르게 인식하는 YOLOv5 모델과 평균 해시 매칭 기법을 활용하여 실시간 객체 검출과 안정적인 점자블록 인식 운영 기법을 제시한다. YOLOv5를 통해 점자블록을 학습시키고, 학습된 모델을 바탕으로 검출한 점자블록의 Bounding Box 중앙 좌푯값을 기준으로 관심 영역을 설정한 뒤, K-means 군집 기법을 통해 RGB 최대‧최솟값을 구하여 효율적인 이진화를 진행한다. 이러한 인식 기법을 통해 이진화된 Bounding Box를 평균 해시 매칭을 통해 이진법으로 배열화된 패턴을 활용하여 정확도를 높여 보조 보행 장치 연구에 기여하고자 한다.

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