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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.4
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 329 - 336 (8page)
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This paper introduces an edge AI-based scene-specific object detection system for long-term traffic management, focusing on analyzing congestion and movement via cameras. It aims to balance fast processing and accuracy in traffic flow data analysis using edge computing. We adapt the YOLOv5 model, with four heads, to a scene-specific model that utilizes the fixed camera’s scene-specific properties. This model selectively detects objects based on scale by blocking nodes, ensuring only objects of certain sizes are identified. A decision module then selects the most suitable object detector for each scene, enhancing inference speed without significant accuracy loss, as demonstrated in our experiments.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORK
Ⅲ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅳ. RESULTS
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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