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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김다운 (Seoul National University of Science and Technology) 정진우 (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,411 - 1,419 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.10.1411

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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As the use of electric kickboards has increased recently, the frequency of safety accidents is also increasing. Even though the government amended the road traffic law to make it compulsory to wear a helmet, the helmet-wearing rate is still remarkably low. In this work, we propose a novel method to monitor and detect whether a user of an electric kickboard is wearing a helmet through a deep learning-based object detection network, thereby increasing the helmet-wearing rate. For continuous driver monitoring, the proposed method captures the user’s face in a front view using the user’s mobile phone attached to the kickboard. In addition, to handle both day and night driving conditions, various image conversion, enhancement, and augmentation techniques were considered and evaluated. The experimental results showed the feasibility of the proposed method.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

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