전·후처리를 이용한 딥러닝 기반의 주차여부인식

초록

최근 주차공간의 효율적 관리를 위해서 주차유도 시스템이 점점 보급화 되고 있다. 단순히 주차할 곳을 찾기 위한 안내용으로 사용되기도 하지만, 차량 운전자가 본인의 차량이 주차된 곳을 찾기 위해서 영상처리 기술을 이용하여, 주차된 차량 찾기 서비스까지 연동되기도 한다. 따라서, 다양한 영상처리 및 패턴 인식 기술을 이용하여 주차여부인식 및 차량 번호 인식에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 인식률을 높이면서, 빠르게 주차면의 주차여부인식을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 주차면의 주차여부를 분석하기 위해서 전처리 부분으로 다중 임계치 병렬적용을 하였고, 보우팅 방법을 통해 객체 인식률을 높였으며, 딥러닝 기술(YOLO)을 이용한 카메라내 객체를 추출을 통하여 사람과 같은 다른 객체 추출에 의해서 발생할 수 있는 주차여부의 오류율을 줄일 수 있었다. 또한 인식률을 저하 시킬 수 있는 요인(빛, 장소)등에서도 제안한 알고리즘을 통한 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

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