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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국건설기술연구원 Korea Institute Of Construction Technology |
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연구책임자 | 박현석 |
참여연구자 | 김병곤 , 신성필 , 김선겸 , 김영진 , 조용성 , 주현진 , 홍기만 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-12 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300003326 |
과제고유번호 | 1711176965 |
사업명 | 한국건설기술연구원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2023-06-08 |
키워드 | 딥러닝.과적.차축조작.AI.Deep Four.Overload.Axle Manipulation. |
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 제이서해안고 속도로 하행 본선 구간에 구현하여 복합 센서(저조도, 열화상)로 다양한 차축 이미지를 수집하고, Mask R-CNN 딥러닝 네트워크를 기반으로 바퀴정보를 추출한 후
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
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