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딥러닝기법을 이용한 주차면 영상 인식 시스템 개발
Development of parking lot recognition system using deep learning technology 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호, 2019 Jan. 16, 2019년, pp.301 - 302  

윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  김현승 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  정용주 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  이영훈 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)

초록
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본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여줄 수 있고, 딥러닝기법을 활용하기 위해 실시간 동영상 인식에 적합한 YOLO를 이용하여 주차된 차량을 Bounding box로 표기 하여서 차량의 수를 산출하여 주차장내 주차된 차량 대수와 차량의 공간의 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공하고, 빈 주차면 수를 표시하는 것을 목표로 한다.
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