[★]딥러닝 기반 횡단보도와 과속방지턱 인식 및 훼손 탐지 모델

팀명

횡단방지턱

팀원 명단

이동현, 강병구, 양준하

지도교수

김영국 교수님

작품 배경 및 목적

현재 국내 도로 시설물 관리는 인력과 시간이 과도하게 투입되는 수동적인 방식이다. 이를 개선하기 위해 주행 영상과 딥러닝 기술을 활용하여 도로 시설물의 상태를 자동으로 인식하고, 훼손 상태를 탐지하도록 한다. 이를 통해 도로 시설물 관리에 필요한 인력과 시간 투입을 최소화하며, 결과적으로 관리의 안정성과 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.

작품 내용

이 프로젝트는 딥러닝 기술과 주행 영상을 활용하여 횡단보도와 과속방지턱을 자동으로 인식하고, 해당 시설물의 훼손 상태를 탐지하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 기존의 수동적이고 비효율적인 도로 시설물 관리 방식을 개선하고, 시설물의 문제를 조기에 발견하여 신속하게 대응함으로써 도로 안전성을 높이고자 한다. 최종적으로 YOLOv8s 모델을 사용하여 주행 영상에서 횡단보도와 과속방지턱을 인식하고 훼손 상태를 탐지하는 평균 정확도(mAP50)가 0.8의 모델을 학습한다.

창의작품경진대회_결과보고서(횡단방지턱) - 몰래온손님.hwp

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