주차 감지를 위한 실시간 회전 객체 감지 모델 비교 분석 (Comparative Analysis of Real-Time Rotated Object Detection for Parking Lot Detection)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 29권 / 1호 / 61 ~ 67페이지
· 저자명 : 김현일, 홍성훈

초록

최근 들어 자동차 등록 대수가 증가함에 따라 주차장의 필요성이 높아지고 있다. 이에 따라 주차장의 확보율도 상승하고 있지만, 주차 요금 및 시간대에 따른 밀집도에 따라 주차난을 겪기도 한다. 이를 해결하기 위해 주차장의 차량을 드론을 사용하여 실시간으로 감지하는 주차 감지 시스템을 제안한다. 해당 주차 감지 시스템은 주차 면을 영상처리로 감지하며 회전 객체 감지 모델에 의해 차량이 실시간으로 감지되면 해당 주차 면과 감지된 차량의 교차 면적 비율을 통해 주차 여부를 판단한다. 회전 객체 모델 간 비교 분석을 위해 mAP를 기준으로 모델들을 비교하였다. 비교 모델 중 최고 성능 모델은 YOLOv7에 CSL모델을 추가한 형태로 mAP가 96.9%로 높았으며, FPS는 36fps로 높았다. 이 때문에 주차 감지 시스템에서 실시간으로 주차면을 감지하는 특성상 YOLOv7과 CSL를 결합한 모델이 적합하였다.

영어초록

Recently, the need for car parks has increased as the number of car registrations has increased. However, the rate of securing car parks is also increasing, but parking difficulties may occur depending on the parking fee and density at different times of the day. To solve this problem, we propose a parking detection system that detects vehicles in a car park in real time. The parking detection system detects the parking surface by image processing, and when a vehicle is detected in real time by a rotated object detection model, the parking status is determined by the ratio of the intersection area of the parking surface and the detected vehicle. The models were compared based on mAP. The best performing model was the CSL model added to YOLOv7, which had a mAP of 96.9% and 36 fps. This makes the model that combines YOLOv7 and CSL suitable for parking detection systems that detect parking surfaces in real time.

참고자료

· 없음