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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 먼저 강력한 인식률을 보이는 인공 신경망을 구성해보기 위해 (일괄처리 사이즈)를 하향 조정하는 테스트를 진행했다.
- 따라서 본 연구에서는 특정 거점의 주차문제를 해결하기 위해 주차장 점유율 정보 시스템에 딥 러닝의 DBN(딥 벨리프 네트워크)알고리즘을 사용함으로써 수요가 많은 특정 시간대까지 고려하여 주차장에 입장하는 차량을 계수하고 이를 반영하여 가용공간을 판단하는 시스템을 제안한다. 서비스 제공자는 카메라 모듈을 사용하여 주차장의 효율적인 사용을 위한 시스템의 하드웨어 구축 비용을 절감하고, 서비스 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 제공자가 가공한 정보를 수신하여 주차정보를 실시간으로 확인하고, 안내를 받도록 하여 궁극적으로는 제공자와 사용자 모두에게 편리한 솔루션을 제공하는 시스템을 개발한다.
- 지금까지 본 시스템을 제안하는 것부터 설계까지의 단계에 대한 고찰과 본 시스템에 적용되는 딥러닝을 사용하기 위해 프로그램 구성방법과 데이터 셋을 처리하는 방법을 연구했다. 주차공간의 자동차를 인식하기 위해 인공신경망을 구성하는 것은 데이터의 크기에 따라 유동적으로 매개변수를 달리하는 것으로 쉽게 구현할 수 있도록 Library가 지원한다.
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