물류 자동화를 위한 화물 운송 차량 자동 인식 딥러닝 알고리즘 및 서비스 프로그램 개발

팀명

모비다임팀

팀원 명단

고수아, 황민, 임형찬

지도교수

김영국 교수님

작품 배경 및 목적

최근 전자상거래의 활성화와 AliExpress, Temu 등의 저가 물품 증가로 인해 항만의 물동량이 급증하고 있습니다. 이러한 증가된 물동량을 효율적으로 관리하기 위해, 물류 산업에서는 화물 컨테이너 ID 자동 인식 기술이 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히, 항만에서 수많은 컨테이너의 위치와 ID를 효율적으로 관리하기 위해 CCTV를 활용한 자동화된 ID 인식 시스템의 필요성이 강조됩니다.

그러나 현재 AI 기반 인식 기술은 저해상도 이미지, 날씨, 조명 등 환경적 요인으로 인해 인식률이 낮아, 많은 현장에서 여전히 수작업으로 ID를 기록하고 있습니다. 이로 인해 인력 낭비와 처리 지연이 발생합니다.

작품 내용

1. 항만의 저해상도 카메라로부터 획득한 화물 차량 영상에서 컨테이너ID를 자동으로 인식하고 처리하는 딥러닝 알고리즘 개발

2. 실시간 모니터링 서비스 프로그램 개발

세부내용은 다음과 같습니다:

① 영상 취득

- 항만의 저해상도 카메라에서 화물 차량 이동 영상을 취득

② 이미지 향상 기법 적용

- 이미지 향상 및 복원 모듈을 통해 품질이 개선된 이미지를 생성

③ 개선된 이미지 인식

- 딥러닝 기술(YOLO)활용, 영상 이미지 분석

④ OCR을 통해 텍스트 추출

- OCR을 통해 텍스트 형식으로 변환되어 DB에 저장

⑤ DB 개발 및 웹 프로그램 개발

- MySQL을 기반, 데이터베이스에 추출된 정보 저장

- 차량 정보 조회 모니터링 웹 프로그램 개발

- 오인식된 컨테이너ID를 처리할 수 있는 기능 제공

창의작품경진대회_결과보고서(모비다임팀) - 고수아(1).hwp

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