Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2019.10a
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  • Pages.935-938
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  • 2019
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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YOLOv3-based Vehicle Detection and Counting Method through Video

비디오에서 YOLOv3 기반 차량 인식 및 계수 방안

  • Lee, Hye-Jin (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Lee, Eun-Ji (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Park, So-Hyun (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Ihm, Sun-Young (Bigdata Using Research Center, Sookmyung Women's University) ;
  • Park, Young-Ho (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University)
  • 이혜진 (숙명여자대학교 IT 공학과) ;
  • 이은지 (숙명여자대학교 IT 공학과) ;
  • 박소현 (숙명여자대학교 IT 공학과) ;
  • 임선영 (숙명여자대학교 빅데이터 활용 연구센터) ;
  • 박영호 (숙명여자대학교 IT 공학과)
  • Published : 2019.10.30
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Abstract

본 논문에서는 YOLOv3 기반의 차량 인식 및 계수 방안 연구를 진행한다. 이를 위해, 단일 단계 방식의 구조를 가진 YOLOv3 를 활용하여 영상 속 차량 인식 및 계수 하는 실험을 수행한다. 위의 실험을 통해 영상 속 차량의 수와 밝기에 인식률 정도와 차량 계수 평균 값 추출을 하였다. 실험 결과, 영상 속의 차량의 수와 밝기에 상관없이 90%이상의 차량에 대한 높은 인식률을 보였으며 1초 당 약 20 번씩 인식되는 차량의 수에 대한 계수의 평균 값을 추출하여 텍스트 파일 형태로 저장하여 시간에 따른 차량 계수를 확인하였다. 본 기술은 현대 사회의 교통 체증을 해결하기 위한 교통 흐름 예측에 활용될 수 있다.

Keywords