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자료유형
학술저널
저자정보
노학기 (전북대학교) 이석호 (전북대학교) 정길도 (전북대학교) 김지홍 (비전대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제3호(통권 제568호)
발행연도
2025.3
수록면
67 - 73 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.3.67

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본 연구는 YOLO v8을 경량화하여 실시간 차선 검출 및 가이드 시스템을 개발함으로써 차선 도색 작업의 효율성과 품질을 높이고자 한다. 임베디드 보드인 khadas VIM4에 탑재된 NPU를 활용해 경량화된 YOLO v8 모델의 실시간 추론 성능을 최적화하고, GUI를 통해 작업자에게 차선 마커와 차량 가이드 정보를 실시간으로 제공한다. 하드웨어 구성은 Khadas VIM4 2대, 카메라 2대, 485 통신 모듈로 구성된다. 제안된 시스템은 작업자의 피로를 줄이고 차선 도색 품질을 균일하게 유지할 수 있도록 도색 작업의 일부를 자동화한다. 실험 결과, 딥러닝 모델 추론 시 22FPS, GUI로 제공하는 정보는 12FPS의 성능을 달성했다. 이를 통해 평균 5km/h로 이동 중인 차량에 실시간으로 정보를 제공해 작업자가 정확하고 효율적으로 도색 작업을 수행할 수 있음을 확인하였다.
#Embedded system #Guide system #YOLO v8 #Real time #Lane detection

목차

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

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