Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

Classification for the Breakage of the Package Boxes using a Deep Learning Network

딥러닝 네트워크를 통한 택배 상자 파손 분류

  • Kim, Eun-Kang (Chosun University, Department of Information and Communication Engineering) ;
  • Kim, Seong-Ha (Chosun University, Department of Information and Communication Engineering) ;
  • Sin, Hye-Seon (Chosun University, Department of Information and Communication Engineering) ;
  • Kim, So-Yeon (Chosun University, Department of Information and Communication Engineering) ;
  • Lee, Bumshik (Chosun University, Department of Information and Communication Engineering)
  • 김은강 (조선대학교 정보통신공학부) ;
  • 김성하 (조선대학교 정보통신공학부) ;
  • 신혜선 (조선대학교 정보통신공학부) ;
  • 김소연 (조선대학교 정보통신공학부) ;
  • 이범식 (조선대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2022.11.18
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Abstract

본 설계에서는 택배의 현재 상태를 확인 후 택배 상자의 파손 유무를 분류하고 사진으로 제공하는 기술을 제안하였다. 본 설계에서는 딥러닝 네트워크를 통해 훈련된 인공지능을 통해 일반 상자와 파손 상자를 분류하고, 파손 상태일 시 소비자와 택배사에 알람으로 보고하는 것을 주 기능으로 하고 있다. 딥러닝 네트워크 훈련을 위해 약 1,000장의 데이터셋을 직접 구성하고 학습하였다. 본 설계에서 사용된 택배 상자 파손 여부 분류기의 분류 정확도는 93.33%이고, 이 분류 성능은 택배 상자의 상태를 분류하는 데 있고, 정확도의 분류 성능이라고 할 수 있다.

Keywords