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<학술연구>
과적 의심차량 추적에 관한 방법 연구
A Study on the Method of Tracking Suspected Vehicles with Overload
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제25권 제6호 (2023.12)바로가기
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- 페이지
- pp.979-984
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A442284
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원문정보
초록
- 영어
- In contemporary society, traffic concerns and road safety are of paramount importance. Overloading and improper loading significantly jeopardize road safety. Leveraging AI Hub's CCTV traffic videos, overloading hazard data, and Yeosu Sunsin Bridge HS-WIM data from Jeollanam-do, we've crafted detection models. These models facilitate the development of a vehicle detection system calibrated for specific scenarios, making the detection of overloading and loading discrepancies more accessible. Such a system promises to streamline detection operations while substituting manual efforts with AI, thereby economizing on both time and resources.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 과적 의심차량 추적을 위한 학습 데이터 셋 활용
2.1 CCTV 교통 영상 데이터 셋 활용
2.2 과적차량 도로 위험 데이터 셋 활용
2.3 이순신대교 HS-WIM 데이터 셋 활용
3. 과적 의심차량 추적 알고리즘 개발
3.1 CCTV 교통 영상 데이터 셋을 활용한 모델 학습
3.2 과적차량 도로 위험 데이터 셋 활용한 모델 학습
3.3 HS-WIM 데이터를 활용한 모델 학습
4. 실험 및 결과 분석
4.1 교통 영상 데이터 셋을 활용한 모델 성능
4.2 과적차량 도로 위험 데이터 셋 활용한 모델 성능
4.3 HS-WIM 데이터를 활용한 모델 성능
5. 결론
후기
References
키워드
객체 추적 과적 화물차 데이터셋 Tracking objects Overload Truck Dataset저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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