임베디드 시스템에서의 딥러닝 영상 분석 기반 장애인 주차구역 관리 시스템 구현

우채율; 권순량

doi:10.7840/kics.2024.49.7.1012

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저자정보: 우채율 (동명대학교) 권순량 (동명대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제7호

발행연도: 2024.7

수록면: 1,012 - 1,020 (9page)

DOI: 10.7840/kics.2024.49.7.1012

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장애인 주차구역 관리 문제는 사회적으로 중요한 문제 중 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 IoT 센서, 딥러닝, 영상분석 기술을 활용하여 장애인 주차공간을 실시간으로 모니터링하고 효율적으로 관리할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문은 임베디드 환경에서 딥러닝 기반의 영상분석을 활용한 장애인 주차구역 관리 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대한민국 차량 번호판 15종을 정의하고 해당 데이터셋을 구축하였다. 또한 실시간 번호판 인식 정확도를 높이기 위해 번호판 검출 모델과 번호판 문자 검출 모델을 YOLOv8 기반으로 학습하여 가장 우수한 성능의 모델을 임베디드 시스템에 적용하였다. 한글 문자 인식률 증대와 문자 조합 알고리즘 구현을 통해 시스템의 안정성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 장애인 주차구역에서 다양한 번호판에 대해 인식하여 효율적인 불법 주차관리가 가능하도록 하였다.

#임베디드 시스템 #IoT 센서 #딥러닝 #영상분석 #장애인 주차구역 관리 #Embedded System #IoT Sensor #Deep Learning #Video Analysis #Management of Disabled Parking Spaces

참고문헌 (6)

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J. S. Heo and S. W. Heo, “A novel license plate detection algorithm for an embedded system,” J. IEIE Trans. on Smart Process. & Comput., vol. 8, no. 1, pp. 14-21, Feb. 2019. (https://doi.org/10.5573/ieiespc.2019.8.1.014)

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