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딥러닝 영상인식을 이용한 쓰레기 무단투기 단속 시스템 개발
Development of monitoring system for detecting illegal dumping using deep learning 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.287 - 288  

배창희 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  김형준 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  여정훈 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  정지훈 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)

초록
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우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 실시간 객체인식 기반의 딥러닝 알고리즘인 YOLO[1]기반의 YOLO-v4[2]를 활용하여 쓰레기 무단투기 단속시스템을 제시하여 기존 시스템의 사 높은 정확도로 쓰레기 무단투기 상황을 인식하여 쓰레기 무단투기 영상을 확보하고자 한다.
  • 본 논문에서는 실시간 객체인식 알고리즘을 적용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기 행위를 인식하는 시스템을 설계한다.
  • 본 논문에서는 쓰레기 무단투기 단속시스템을 실시간 객체인식 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 영상 속 행위만으로 쓰레기 무단투기를 91%의 정확도로 식별하는 시스템을 제시하였다.
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