보행자검출을 통한 상권 분석 알고리즘

이승익

doi:10.29056/jsav.2021.12.09

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이승익 (연암공과대학교)

저널정보: 한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제17권 제2호

발행연도: 2021.12

수록면: 83 - 89 (7page)

DOI: 10.29056/jsav.2021.12.09

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.

#보행자 검출 #YOLO #상권 #빅데이터 #딥러닝 #Pedestrian-Detection #YOLO #business district #big data #deep learning

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

J. Yan / 2014 / The fastest deformable part model for object detection / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on :2497~2504

J. Redmon / 2016 / You only look once:Unified,real-time object detection / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :779~788

R,Girshick / 2015 / Fast r-cnn / ICCV :1440~1448

Shaoqing Ren / 2017 / Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(6):1137~1149

W Liu / 2016 / SSD: Single Shot MultiBox Detector / European Conference on Computer Vision :21~37

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이승익

소속기관 과학기술연합대학원대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 54 이용수 1,822

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (12)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)