Acknowledgement
이 논문은 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2021-2016-0-00318). 또한, 본 논문(저서)는 부산광역시 및 (재)부산인재평생교육진흥원의 BB21플러스 사업으로 지원된 연구임.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2021.10a
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- Pages.317-319
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- 2021
Multi-lane Road Recognition Model Applying Computer Vision
컴퓨터비전을 적용한 다차선 도로 인식 모델
- Kim, Do-Young (DongEui University) ;
- Jang, Jong-Wook (DongEui University) ;
- Jang, Sung-Jin (DongEui University)
- Published : 2021.10.03
Abstract
In Korea, an intelligent transportation system(ITS) is established to efficiently operate traffic congestion on roads and is being used for traffic information collection and speed control systems. Currently, designated and dedicated lanes are in place to ensure traffic circulation and traffic safety, and systematic and accurate illegal vehicle crackdown systems with artificial intelligence technology are needed. In this study, we propose a vehicle number recognition model that can improve the efficiency of the traffic of designated vehicles. By applying computer vision technology, we are going to identify three-lane and four-lane multi-lane roads in real time and detect vehicle numbers by car to suggest ways to crack down on vehicles that violate the designated lane system.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.