과제정보
본 연구는 2022년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2019-0-01817)
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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- Pages.499-500
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- 2022
진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법
Object Detection Method for Developing a Path Change Violation Image Analysis System
- Choi, Min-Seong (Dept. of Software, Dongseo University) ;
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Choi, Bongjun
(College of Software Convergence, Dongseo University)
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- Moon, Mikyeong (Dept. of Software, Dongseo University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.
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