$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

딥러닝 기법을 이용한 주차 공간 자동 식별 시스템
An Automatic Parking Space Identification System using Deep Learning Techniques 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.7 no.4, 2021년, pp.635 - 640  

서민경 (서울여자대학교 소프트웨어융합학과) ,  엄성용 (서울여자대학교 소프트웨어융합학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we describe a parking space identification system that can automatically identify empty parking lot spaces from a parking lot photo. This system is based on a deep learning technique, and the accuracy of the identification result is good by learning various existing parking lot images...

주제어

#전이 학습   #텐서플로우 라이트   #티처블 머신   #안드로이드 스튜디오  

표/그림 (11)

참고문헌 (15)

  1. Korea Statistical Information Service, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId101&tblIdDT_1YL20731&conn_pathI2. 

  2. Online News Department, One in Two People Owns a Car, Popular Officetel with Convenient Parking Facilities, Seoul News. 

  3. Yong-min Choi, One car per Two..Popularity of Commercial Facilities combined with Parking Specialization, Newstomato. 

  4. Soo-Chul Kang, "Trends in Artificial Intelligence Transfer Learning ans Applications", ITFIND, No. 1943, 2020. 

  5. Wikipedia. Deep Learning. https://ko.wikipedia.org/wiki/Deep_Learning. 

  6. Kun-Kook Kim, Woong-Gi Son, Min-Gyu Lee, Jung-Gu Han, Young-Wook Park, "The study of Parking Management System by Image Processing", JKIECS, Vol. 12, No. 4, pp.651-656, 2017. doi.org/10.13067/JKIECS.2017.12.4.651 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. Eun-Joo Nam, Deouk-Kyi An, You-Jin Seo, "Management System for Parking Free Space based on Open CV", JIIBC, Vol. 20, No. 1, pp. 69-75, 2020. dio.org/10.7236/JIIBC.2020.20.1.69 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Seong-Kwon Lee, Young-Gon Kim, "Parking-Lots Management System Using IR-Sensor", KIISE, Vol. 35, No. 2(B), pp. 296-299, 2008. 

  9. Dae-Jin Kim, Chang-Pyo Yoon, Chi-Gon Hwang, "Deep Learning based Parking Occupation Detection using Pre-Post-processing", JDCS, Vol.20, No.10, pp.2087-2096, 2019. doi.org/10.9728/dcs.2019.20.10.2087 

    상세보기 crossref

  10. Tae-Jin Yun, Hyun-seung Kim, Yong-Ju Chung, Young-Hun Lee, "Development of parking lot recognition system using deep learning technology", KSCI, Vol. 27, No. 1, pp. 301-302, 2019. 

  11. Se-Hoon Lee, Jung-Won Park, Byung-Ho Kim, "Parking Information Service System using Image Recognization based on Deep Learning", KSCI, Vol. 23, No. 2, pp. 19-22, 2015. 

  12. Sang-Keun Woo, Ye-ji Gim, "Analysis and Key Implication of Artificial Intelligence (AI) 9 Keys Technologies", NIA, IT & Future Strategy Report, No. 1, January 15, 2021. 

  13. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow:Concept, Tools, and Techniques to Build Intelligent System, Chapter 11, 2017. 

  14. Handbook Of Research On Machine Learning Application and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques, Chapter 11, Transfer Learning, p.243. 

  15. Teachable Machine, https://teachablemachine.withgoogle.com/faq#Teachable_Machine. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로