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- 학술저널
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- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,508 - 1,517 (10page)
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In CCTV environments, a lot of learning image data is required to monitor illegal dumping of garbage with a typical image-based object detection using deep learning method. In this paper, we propose a system to monitor unauthorized dumping of garbage by learning the articular points of the person using only a small number of images without immediate use of the image for deep learning. In experiment, the proposed system showed 74.97% of garbage dumping detection performance with only a relatively small amount of image data in CCTV environments.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 쓰레기 무단 투기 적발 시스템
4. 실험 및 성능평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky, I. Sutckever, and G.E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Communications of the ACM, Vol. 60, Issue 6, pp. 84-90, 2017.
J.H. Chae, J.H. Lim, H.S. Kim, and J.J. Lee, “Study on Real-time Gesture Recognition based on Convolutional Neural Network for Game Applications,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 5, pp. 835-843, 2017.
J. Jeong, S. Kwon, Y. Kim, S. Hong, and Y. Kim, “Development of Monitoring System for Detecting Illegal Dumping Using Image Processing,” Proceedings of the Korean Information Science Society, pp. 1613-1613, 2017.
T. Kim, H. Kim, P. Kim, and Y. Lee, “The Design of Intelligent System for Statistically Determining Illegal Garbage Dumping through Trajectory Analysis,” Proceedings of the Information Science Society, pp. 805-807, 2017.
A. Bochkovskiy, C. Wang, and H.M. Liao, “Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 13029-13038, 2021.
J.H. Chae, J.H. Lim, H.S. Kim, and J.J. Lee, “Study on Real-time Gesture Recognition based on Convolutional Neural Network for Game Applications,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 5, pp. 835-843, 2017.
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