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저자정보
김도영 (동의대학교) 장성진 (동의대학교) 장종욱 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 춘계종합학술대회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2022.5
수록면
469 - 472 (4page)

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최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.
#Vehicle Type Classification #Object Detection #Deep Learning #Custom Dataset

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 차종 분류 모델 설계 및 구현
Ⅳ. 결론
References

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