현재 위치
Home
Poster Session Ⅱ AI : 영상 분석
건설 현장 안전을 위한 객체 검출 기술 활용
Application of Object Detection Techniques for the Safety of Construction Sites
-
- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
-
- 페이지
- pp.210-212
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433549
원문정보
초록
- 한국어
- 고용노동부에 따르면 지난 2018~2020년 3년간 건설업 산업재해 사고사망자 1371명 중 건설 현장 기계‧장 비로 인해 사망한 사람은 259명으로 집계됐다. 굴착기 59명, 고소작업대 47명, 이동식 크레인 33명, 화물 운반트럭 23명, 덤프트럭 22명, 타워크레인 16명 등 다양한 건설 중장비 유형에서 사고가 발생했다. 안전 한 건설 현장 환경을 구현하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통해 위험 상황을 조기에 발견하는 것이 중요하다. 객체 검출 모델은 특정 객체가 작업자에 접근 여부를 파악하는 것에 활용이 가능하므로 안전 한 건설 현장 환경 구축에 기여할 수 있다. 컴퓨터 비전 분야에서 CNN을 기반으로 객체 검출 방식에 있 어서 1-Stage Detector 방식의 대표적인 알고리즘인 YOLO의 v7과 v8의 기본 모델을 활용하여 건설 장비 이미지 데이터에 대하여 성능을 비교해본다. 객체 검출 결과, YOLOv8n이 YOLOv7보다 더 우수한 성능을 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
건설 기계‧장비 YOLO 객체 검출 1-Stage Detector저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.