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초록

영어

Recently, research on the convergence of drones and artificial intelligence technologies have been conducted in various industrial fields. In this paper, we propose an illegal parking vehicle recognition model using deep learning-based object recognition and classification algorithms. The model of object recognition and classification consist of YOLOv8 and ResNet18, respectively. The proposed model was trained using image data collected in general road environment, and the trained model showed high accuracy in determining illegal parking. From simulation results, it was confirmed that the proposed model has generalization performance to identify illegal parking vehicles from various images.

한국어

최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도 를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
1. 딥러닝 기반 불법 주정차 단속 모델
2. YOLOv8 기반 객체 탐지 모델
3. ResNet 기반 객체 판별 모델
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
1. 시뮬레이션 세팅
2. 성능 지표
Ⅳ. 실험 결과
1. 불법 주정차 단속 모델 실험
2. YOLOv8 기반 차량 및 차선 인식 모델 성능
3. Resnet18 기반 불법 주정차 위반 판별 모델 성능
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 조민규 [ Min Kyu Cho | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김민준 [ Minjun Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김재환 [ Jae Hwan Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김진욱 [ Jinwook Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 황병선 [ Byungsun Hwang | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 이승우 [ Seongwoo Lee | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선준호 [ Joonho Seon | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김진영 [ Jin Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380