스마트폰을 이용한 자전거길 위험요소 탐지 : Yolov8을 기반으로
스마트폰을 이용한 자전거길 위험요소 탐지
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- 이총, 최승원
- 공간정보공학과
- 2024년 05월 30일
- # 퍼스널 모빌리티 #Deep learning #Object Detection #자전거 도로 #전이학습 #Yolo #커스터마이징 #파인튜닝
- @19up109 @seungones
스마트폰을 이용한 자전거길 위험요소 탐지 : Yolov8을 기반으로
자전거 이용자 수와 시설이 증가하고, 도로 위험요소에 더 취약한 킥보드와 같은 개인형 이동장치가 증가하고 있어, 저전거 도로 유지보수는 더욱 중요한 사안이 되고 있지만 자전거 도로 결함 탐지에 대한 연구는 부족한 실태임.
따라서, 스마트폰으로 취득한 자전거길 주행 영상으로 자전거길에 있는 정적요소(크랙, 포트홀, 흙의 범람)과 동적요소(자전거, 사람, 차, 전동킥보드, 오토바이)를 탐지할 수 있는 모델을 객체 탐지 및 커스터마이징에 좋은 성능을 보여주는 Yolov8을 기반으로 구축하여 별도의 탐사 장비 없이, 스마트폰을 이용해 자전거길의 다양한 위험요소를 탐지하고자 함.
따라서, 스마트폰으로 취득한 자전거길 주행 영상으로 자전거길에 있는 정적요소(크랙, 포트홀, 흙의 범람)과 동적요소(자전거, 사람, 차, 전동킥보드, 오토바이)를 탐지할 수 있는 모델을 객체 탐지 및 커스터마이징에 좋은 성능을 보여주는 Yolov8을 기반으로 구축하여 별도의 탐사 장비 없이, 스마트폰을 이용해 자전거길의 다양한 위험요소를 탐지하고자 함.
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