영상인식 기반 학습공간 혼잡도 분석 앱 개발

Image Recognition-based Learning Space Congestion Analysis App Development

  • 이주연 (가천대학교 AI.소프트웨어학부) ;
  • 이영찬 (가천대학교 AI.소프트웨어학부) ;
  • 김민성 (가천대학교 AI.소프트웨어학부) ;
  • 조민성 (가천대학교 AI.소프트웨어학부) ;
  • 민홍 (가천대학교 AI.소프트웨어학부)
  • Jungkyun Lee (School of Computing, Gachon University) ;
  • Youngchan Lee (School of Computing, Gachon University) ;
  • Minsung Kim (School of Computing, Gachon University) ;
  • Minseong Cho (School of Computing, Gachon University) ;
  • Hong Min (School of Computing, Gachon University)
  • 발행 : 2024.05.23

초록

영상에서 객체를 인식하는 다양한 알고리즘이 제안되고 있으며 인식된 결과를 통해 새로운 서비스를 사용자에게 제공하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 카메라를 탑재한 임베디드 기기에서 영상을 촬영하고 촬영된 영상에서 의자와 사람을 탐지하여 학습공간의 혼잡도를 분석하는 앱을 설계하고 구현하였다. 구현 과정에서 실험을 통해 실시간성 확보 여부와 의자를 통한 빈자리 분할이 가능하다는 것과 앱에서도 모니터링 할 수 있다는 것을 검증하였다.

키워드

참고문헌

  1. C. Li, X. Li, M. Chen, and X. Sun "Deep Learning and Image Recognition" IEEE 6th International Conference on Electronic Information and Communication Technology, Qingdao, China, 2023, pp.557-562.
  2. M. Krichen, "Convolutional Neural Networks: A Survey", Computers, Vol.12, No.8, pp.1-41, 2023.
  3. Viswanatha, R. K. Chandana, and A. C. Ramachandra, "Real Time Object Detection System with YOLO and CNN Models: A Review", Journal of Xi'an University of Architecture & Technology, 2023.