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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 1,291 - 1,299 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.5.1291
이용수
초록· 키워드
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딥러닝과 컴퓨터 비전의 지속적인 발전으로 차량 유지 관리 분야에도 몇 가지 첨단 기술을 도입하고 있다. 본 논문의 목적은 차량의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있는 수리 계획을 개발하여 운전자에게 더 나은 도움을 줄 수 있는 차량 부품 탐지 모델과 손상 분류 모델을 제안한다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)와 전이 학습 방법을 사용하여 차량 부품 감지 모델, 트랜스포머 모델을 사용하여 손상 분류 모델을 사용한다. 제안 모델은 기존 모델보다 최대 95%의 차량 부품 탐지 정확도와 최대 3%의 높은 성능을 보였다. 그리고 제안 모델은 기존 모델보다 최대 89%의 손상 분류 정확도와 최대 6%의 높은 성능을 보였다. 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술이 급속도로 발전함에 따라 차량 부품 감지 및 손상 분류는 차량 수리를 위한 새로운 과학적 방법을 제공할 것으로 예상된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Vehicle Parts Detection and Damage Classification
Ⅳ. Evaluation and Results
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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