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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 978 - 985 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.7.978
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본 논문은 YOLOv5의 실시간 객체 인식을 이용하여 교통 상황을 모니터링하고, 신뢰성 있는 교통 정보를 수집하는 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 카메라 한 대와 AI 보드 한 대만을 사용하므로 이동 설치에 용이하고, 측정 장비 설치 시 전문인력을 필요로 하지 않으므로 기존 교통 정보 수집 시스템의 경제적 단점을 해결한다. 객체 인식 시에 YOLOv5를 사용하므로 순차적으로 필터를 움직이면서 영상을 처리하는 CNN 기법보다 속도와 정확도에서 높은 성능을 발휘한다. 따라서 신뢰도 높은 정보 수집이 가능할 것이며 수집된 정보를 자동으로 서버에 저장한다. 이 시스템을 구현함으로써 장래 교통량 추정, 도로 계획 및 관리에 필요한 자료 수집에 유용하게 활용할 뿐만 아니라 효율적인 실시간 교통량 파악 및 시스템 비용 절감을 기대할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식
Ⅲ. 시스템 설계 및 구현
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
D. W. Choi, “Active ITS infrastructure management strategy for enhanced ITS service,” J. KCA, vol. 14, no. 9, pp. 45-53, Sep. 2014.
Y. H. Lee and Y. S. Kim, “Comparison of CNN and YOLO for object detection,” J. Semiconductor & Display Technol., vol. 19, no. 1, pp. 85-92, Mar. 2020.
C. J. Lin, S. Y. Jeng, and H. W. Lioa, “A real-time vehicle counting, speed estimation, and classification system based on virtual detection zone and YOLO,” Math. Problems in Eng., 2021.
G. Jocher, YOLOv5(2020), Retrieved Aug. 13, 2021, from https://github.com/ultralytics/yolov5
S. J. Yang, I. H. Jung, D. H. Kang, H. B. Baek, “Real-Time multi-object tracking using mixture of SORT and DeepSORT,” J. KIIT, vol. 19, no. 10, pp. 1-9, Oct. 2021.
Y. H. Lee and Y. S. Kim, “Comparison of CNN and YOLO for object detection,” J. Semiconductor & Display Technol., vol. 19, no. 1, pp. 85-92, Mar. 2020.
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