딥러닝 기반 교통약자 실시간 버스 번호 인식 시스템 개발

Development of a Deep Learning-Based Real-Time Bus Number Recognition System for Transport-Disadvantaged People

  • 권호주 (한국폴리텍대학 진주캠퍼스 소프트웨어과) ;
  • 강동우 (한국폴리텍대학 진주캠퍼스 소프트웨어과) ;
  • 신수현 (한국폴리텍대학 진주캠퍼스 소프트웨어과) ;
  • 김태형 (퍼스트코딩학원)
  • Ho-Ju Kwon (Department of Software, Korea Polytechnic University) ;
  • Dong-Woo Kang (Department of Software, Korea Polytechnic University) ;
  • Su-Hyun Shin (Department of Software, Korea Polytechnic University) ;
  • Tae-Hyung Kim (First Coding Academy)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

저시력자와 노약자와 같은 교통약자들이 실시간으로 버스 번호를 인식할 수 있도록 딥러닝 모델(MobileNet, SSD)을 활용한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 MobileNet과 SSD 모델을 적용하여 모바일 환경에서도 실시간 객체 인식이 가능하며, 사용자는 인식된 정보를 음성으로 안내받는다. 성능 테스트에서 80% 이상의 인식 정확도를 기록했으며, 교통약자 대상 사용자 테스트 결과 긍정적인 피드백을 얻었다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트(24_PF056) 결과물입니다.

참고문헌

  1. Lee, J.S., S.K. Lee, D.W. Kim, S.J. Hong, and S.I. Yang. "Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning." Electronics and Telecommunications Trends, 33(4), 23-32, 2018.
  2. Jang-Woo Lee, Joo-Young Kim, Jae-Kyung Kim, & Cheol-Hee Kwon. A Study on Realtime Drone Object Detection Using On-board Deep Learning. Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, 49(10), 883-892, 2021.