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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 113 - 120 (8page)
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스마트 도로 조명 플렛폼은 각종 센서와 카메라를 통해 수집된 위험 정보와 교통 정보를 디지털 사이니지를 통해 제공한다. 본 논문에서는 디지털 사이니지에 표출되는 영상정보가 교통 상황에 적합한지를 판정하기 위해서 디지털 사이니지의 표출 정보를 인식하고 교차로에서 객체의 주행 상태를 파악할 수 있는 영상 인식 및 객체 추적 시스템을 제안하였다. 디지털 사이니지의 표출 정보 인식에는 CNN을 활용한 인공신경망을 사용하였고, 교차로의 객체 인식에서는 배경차 영상으로부터 객체영역을 추출하고 객체의 식별과 추적을 통해 교통 상황을 판단할 수 있도록 하였다. 두 개의 카메라를 통해 디지털 사이니지의 영상과 교차로의 영상을 추출하고, 이 영상들로부터 ROI 영역의 영상을 추출하여 인공신경망과 객체 추적을 위한 입력 영상으로 사용하였다. 영상 인식 결과와 객체 추적 결과로부터 교통 상황을 검출할 수 있는 시스템을 구현하였고 실험을 통해 제시한 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. CNN을 사용한 디지털 사이니지의 표출 영상 인식
3. 배경 감산에 의한 움직임이 있는 물체의 검출
4. 실험결과
5. 결론
References
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