한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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- Pages.285-286
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- 2020
딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 인공지능 시스템
Development of AI Systems for Counting Visitors and Check of Wearing Masks Using Deep Learning Algorithms
- Cho, Won-Young (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Park, Sung-Leol (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Kim, Hyun-Soo (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
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Yun, Tae-Jin
(Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University)
- 발행 : 2020.07.15
초록
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.