Measurement of vehicle traffic volume and velocity using Yolov5 and opencv

Yolov5와 opencv를 사용한 차량 교통량 및 속도 측정

  • Minseop Lee (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
  • Jiyoung Woo (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University) ;
  • Yunyoung Nam (Dept. of ICT Convergence, SoonChunHyang University)
  • 이민섭 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
  • 우지영 (순천향대학교대학원 ICT융합학과) ;
  • 남윤영 (순천향대학교대학원 ICT융합학과)
  • Published : 2023.01.11

Abstract

본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 교육부의 지자체-대학협력기반지역혁신사업(1345341784)의 지원을 받아 수행되었음