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김시우 (대구가톨릭대학교) 김동희 (대구가톨릭대학교) 이성혁 (대구가톨릭대학교) 최윤서 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
584 - 588 (5page)

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최근, 혼잡도 분석에 대한 연구는 주로 편의성 향상, 교통 체증 완화, 사고에 대한 빠른 대처 등을 이루어내기 위하여 수행되었다. 본 논문에서는 식당의 혼잡도를 분석 및 시각화를 통해 방문객들이 경험하는 다양한 불편을 해결하기 위한 딥러닝 기반 혼잡도 분석 시스템을 제안한다. roboflow로부터 수집한 JPEG 형태의 데이터셋을 적용하여 학습을 수행한다. YOLOv8 계열의 5가지 모델을 통해 객체 탐지 성능을 상호 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면, YOLOv8-x 모델이 다른 YOLOv8 계열의 모델들에 비해 우수한 성적을 관찰할 수 있었다.
#YOLOv8 #deep learning #object detection #congestion analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. YOLO 모델 및 혼잡도 분석 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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