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학술저널
저자정보
백장현 (고려대학교) 노용철 (한국전자기술연구원) 장준혁 (한국전자기술연구원) 장수현 (한국전자기술연구원) 김진규 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제11호(통권 제552호)
발행연도
2023.11
수록면
86 - 94 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.11.86

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

딥러닝 영상 분석을 이용한 실내 주차장 실시간 차량 위치 추정 및 모니터링 방법
백장현 ,  노용철 ,  장준혁 외 2명 전자공학회논문지 2023.11 학술저널
다중 카메라 영상 딥러닝 분석을 통한 실내 주차장 내 실시간 차량 위치 추정 및 점유 그리드맵 예측 기술 연구
백장현 ,  윤상훈 ,  장수현 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

2022

딥러닝 기반 CCTV 영상분석과 그리드맵 확장을 통한 주차장 내 GPS 음영구간의 실시간 차량위치 동기화 기술에 대한 연구
백장현 ,  노용철 ,  장수현 대한전자공학회 학술대회 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 주차장에 설치된 감시 카메라 영상을 분석하여 실내 주차장에서 차량의 위치를 실시간으로 추정하고 모니터링하는 효과적인 방법을 제안한다. 제안 방법은 주차장에 설치된 모든 카메라 영상을 딥러닝 기반 분석 후 차량의 위치를 하나의 통합된 그리드맵 좌표로 표현하여 주차장에 존재하는 모든 차량의 위치 정보를 실시간으로 파악한다. 이 방법은 객체 검출, 추적, 번호판 인식의 세가지 딥러닝 모델과 좌표 변환 알고리즘으로 구성되어 있다. NVIDIA TensorRT의 양자화를 적용하여 딥러닝 모델을 최적화하였고 Deepstream을 활용하여 모든 카메라 영상에 대한 분석을 하나의 프로세스로 구성하여 하드웨어 자원 사용 효율성을 높였다. 주차장이나 차량에 센서를 설치해야 하는 일반적인 실내 측위 기술과 다르게 제안 방법은 추가적인 센서를 설치할 필요가 없어 경제적이며 주차장 도면만 있다면 정밀지도 제작 과정 없이 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 딥러닝 모델 학습을 위해 실제 주차장에서 수집된 14000장의 이미지 데이터를 사용하였으며 120개의 실제 주차장 영상 데이터로 진행한 실험에서 98.1%의 객체 재인식 성능을 보였고 40m 거리에서 평균 3.65m 오차 범위의 위치 추정 정확도를 보였다.
#Indoor localization #Parkinglot monitoring system #Re-identification #Deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
J. Woo and S. Yu, “Contactless Era, Autonomous Last-Mile Delivery”, .AUTO JOURNAL : Journal of the Korean Society of Automotive Engineers, 42(11), 60-62, 2020. google schola K. Cha, J. Lee, and W. Lee, “Artificial intelligence based state-of-the-art and prospects of wireless localization technologies,” Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 59, no. 9, pp. 149–161, Sep. 2022. google schola M. Rátosi and G. Simon, “Robust VLC beacon identification for indoor camera-based localization systems,” Sensors, vol. 20, no. 9, p. 2522, Apr. 2020. google schola F. Zhang et al., “Design and implementation of real-time localization system (RTLS) based on UWB and TDOA algorithm,” Sensors, vol. 22, no. 12, p. 4353, Jun. 2022. google schola X. Zheng, R. Cheng, and Y. Wang, “RSSI-KNN: A RSSI indoor localization approach with KNN,” 2023 IEEE 2nd International Conference on Electrical Engineering, Big Data and Algorithms (EEBDA), Feb. 2023. google schola

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