Earticle

초록

영어

Improper loading of cargo trucks can lead to serious traffic accidents. To prevent such accidents and improve safety, an automated system for detecting overloaded trucks is essential. This study proposes two deep learning models based on a pre-trained EfficientNet to detect cargo that exceeds size limits. The first model uses cargo truck images extracted with a bounding box around the truck's area, whereas the second model utilizes both bounding box and a loading area image extracted via image segmentation. Evaluation results show that both models demonstrated high performance with classification accuracy over 0.95; however, the second model showed overall superior performance. Specifically, it confirmed that incorporating image segmentation from the loading area along with the truck image improved performance when determining whether cargo sizes exceeded their limits.

한국어

도로 위 화물차의 적재 불량은 심각한 교통사고를 유발할 수 있기 때문에, 이를 예방하고 안전성을 높이기 위해서는 자동화된 적재 불량 단속 시스템이 필요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 적재 불량 중 특히 적재 크기 초과 유형을 판단하는 사전 학습된 EfficientNet 기반 두 가지 딥러닝 모델을 제시하였다. 첫 번째 모델은 화물차의 영역을 bounding box로 추출한 화물 차 이미지를 입력으로 사용하였으며, 두 번째 모델은 bounding box 기반 추출 화물차 이미지와 이미지 분할(image segmentation) 기반 화물차 적재 영역 이미지를 함께 사용하였다. 평가 결과, 두 모델 모두 정확도 0.95 이상의 높은 분류 성능을 보여주었으나, 두 번째 모델이 전반적으로 더 높은 성능을 보였다. 즉, 화물차 이미지와 함께 이미지 분할을 통해 적재함 이미지를 함께 제공할 경우 화물차 적재 크기 초과 여부를 판단하는 성능이 높아지는 것을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
2. 연구의 범위 및 절차
Ⅱ. 관련 이론 및 선행 연구 고찰
1. 관련 이론
2. 선행 연구 고찰
3. 연구의 차별성 도출
Ⅲ. 활용 데이터 및 분석 방법론
1. 이미지 데이터 수집
2. 이미지 전처리 및 데이터셋 구축
3. 분석방법론
Ⅳ. 분석 결과
1. 모델 학습 결과
2. 모델 학습 결과 비교
Ⅴ. 결론 및 향후계획
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 정한솔 [ Hansol Jeong | 아주대학교 D.N.A. 플러스융합대학원 석박사통합과정 ] 주저자
• 이상현 [ Sang Hyeon Lee | 아주대학교 D.N.A. 플러스융합대학원 석박사통합과정 ] 공저자
• 박상민 [ Sangmin Park | 한국교통연구원 도로교통연구본부 부연구위원 ] 공저자
• 김인영 [ Inyoung Kim | 아주대학교 D.N.A. 플러스융합대학원 석박사통합과정 ] 교신저자
• 윤일수 [ Ilsoo Yun | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338