한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

도로 안전을 위한 AI 포트홀 탐지 시스템 개발 : 에지 검출 기법의 비교

An AI-based pothole detection system for road safety : A comparison of edge detection methods

  • 신민서 (덕성여자대학교 소프트웨어학과) ;
  • 이규민 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 윤정원 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 장지은 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이경미 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과)
  • Min-Seo Shin (Dept. of Software, Duksung Women's University) ;
  • Kyu-Min Lee (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Jeong-Won Yoon (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Ji-Eun Jang (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Kyung-Mi Lee (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University)
  • 발행 : 2024.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

최근 대한민국의 포트홀의 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 예방하기 위한 효과적인 대책이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 포트홀 탐지 시스템을 개발하였다. YOLO v8n 모델을 기반으로 설계된 본 시스템은 다양한 도로 및 기상 조건에서 포트홀을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상하기 위해 Canny, Sobel, Laplacian 에지 검출 기법을 비교해 분석한 후 적용하였다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

참고문헌

  1. 권원현, "도로 이상 탐지 기술 동향과 딥러닝기반 포트홀 탐지 알고리즘", 제 4 회대한전자공학회 하계학술대회, 제주, 2024, 1
  2. Neural Magic, "YOLOv8 Detection: 10x Faster with DeepSparse-500 FPS on a CPU." Neural Magic, 2023. https://neuralmagic.com/blog/yolov8-detection-10x-fasterwith-deepsparse-500-fps-on-a-cpu/
  3. 김민석, 류승기, "자율주행차의 도로 포트홀 탐지 악조건 기반 에지 케이스 분류 및 AI 모델 성능비교", 제 4 회한국인공지능학술대회, 제주, 2023, 9