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[국내논문] 재난상황과 마케팅을 위한 실시간 객체인식 기술기반 출입자 카운터시스템 개발
Development of visitor counter system for disaster situations and marketing based on real-time object recognition technology 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호, 2021 Jan. 20, 2021년, pp.187 - 188  

김영권 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  정재훈 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  김재현 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  강명진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  강민성 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  주휘재 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  장우현 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)

초록
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최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.

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