초록 ▼

본 과제는 도로법 제77조의 운행제한 기준을 위반한 과적 화물 차량이 축조작을 통해 단속현장을 무사히 통과하는 경우가 빈번하여, 단속 공백 없이 효과적으로 단속할 수 있는 기술을 개발하고 검증하여 진일보한 운행제한 단속업무 수행이 가능토록하기 위한 연구이다.
차축 조작 과적차량 검지 기술 개발을 위해 차축 조작 영상 DB수집을 위한 플랫폼(테스트베드)을 제이서해안고속도로 하행 본선 구간에 구현하여 복합 센서(저조도, 열화상)로 다양한 차축 이미지를 수집하고, Mask R-CNN 딥러닝 네트워크를 기반으로 바퀴정보를 추출한 후,

본 과제는 도로법 제77조의 운행제한 기준을 위반한 과적 화물 차량이 축조작을 통해 단속현장을 무사히 통과하는 경우가 빈번하여, 단속 공백 없이 효과적으로 단속할 수 있는 기술을 개발하고 검증하여 진일보한 운행제한 단속업무 수행이 가능토록하기 위한 연구이다.
차축 조작 과적차량 검지 기술 개발을 위해 차축 조작 영상 DB수집을 위한 플랫폼(테스트베드)을 제이서해안고속도로 하행 본선 구간에 구현하여 복합 센서(저조도, 열화상)로 다양한 차축 이미지를 수집하고, Mask R-CNN 딥러닝 네트워크를 기반으로 바퀴정보를 추출한 후, 센서 별 별로 차축 조작 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 아울러, 전방 과적차량 계중 총중량을 연계 받아 상기 본선 차축 검지 축수로 나눠 10톤 초과시 ‘차축 조작 과적차량’으로 판정하는 알고리즘도 개발하여 기술을 완성하였다.

(출처 : 서지자료 50p)

Abstract ▼

This task is to develop and verify a technology that can effectively crack down without a gap in the enforcement of traffic restrictions, as overloaded cargo vehicles that violate the operation restriction standards of Article 77 of the Road Act frequently pass through the enforcement site safely th

This task is to develop and verify a technology that can effectively crack down without a gap in the enforcement of traffic restrictions, as overloaded cargo vehicles that violate the operation restriction standards of Article 77 of the Road Act frequently pass through the enforcement site safely through axle operation. This is a study to make enforcement work possible.
To develop a vehicle detection technology for overloaded axle manipulation, a platform (test bed) for collecting axle manipulation video DB was implemented in the downbound main section of the 2nd Seohaean Expressway to collect various axle images with complex sensors (low light, thermal images), and Mask R-CNN deep learning After extracting wheel information based on the network, an algorithm for extracting axle operation information for each sensor was developed. In addition, the technology was completed by developing an algorithm to determine the total weight of the front overloaded vehicle in connection with the total weight of the vehicle and divide it by the number of axles detected on the main line to determine if the vehicle exceeds 10 tons.

(source: Bibliographic Data 51p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 4
• Executive Summary ... 7
• 목차 ... 11
• 그림목차 ... 12
• 제1장 서론 ... 13
• 1. 연구의 배경 및 필요성 ... 13
• 2. 기업 애로사항 및 지원내용 ... 17
• 제2장 연구개발의 범위 및 방법 ... 18
• 1. 연구개발의 범위 ... 18
• 2. 연구추진 방법 ... 19
• 제3장 연구개발의 결과 ... 21
• 1. 차축 조작 영상 DB 수집 플랫폼(테스트 베드) 위치 설계 ... 21
• 2. 차축 조작 정보 추출 알고리즘 개발 ... 23
• 3. 차축 조작 과적차량 판정 알고리즘 개발 ... 25
• 4. 최신 기술 동향 파악 및 전문가 자문 ... 28
• 제4장 연구 활용방안 및 기대효과 ... 36
• 1. 연구 성과의 우수성 및 권리확보 ... 36
• 2. 연구결과 활용방안 ... 38
• 3. 연구 기대효과 ... 42
• 참고문헌 ... 45
• 부록 ... 46
• 서지자료 ... 50
• Bibliographic Data ... 51
• 끝페이지 ... 52