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초록·키워드
최근, 혼잡도 분석에 대한 연구는 주로 편의성 향상, 교통 체증 완화, 사고에 대한 빠른 대처 등을 이루어내기 위하여 수행되었다. 본 논문에서는 식당의 혼잡도를 분석 및 시각화를 통해 방문객들이 경험하는 다양한 불편을 해결하기 위한 딥러닝 기반 혼잡도 분석 시스템을 제안한다. roboflow로부터 수집한 JPEG 형태의 데이터셋을 적용하여 학습을 수행한다. YOLOv8 계열의 5가지 모델을 통해 객체 탐지 성능을 상호 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면, YOLOv8-x 모델이 다른 YOLOv8 계열의 모델들에 비해 우수한 성적을 관찰할 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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