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      • CNN 기반 실시간 객체 탐지 및 광학 문자 인식을 활용한 쓰레기 수거 시스템

        오광석(Gwangseok Oh),김종원(Jongwon Kim),김진수(Jinsoo Kim),박영철(Youngcheol Park),박일록(Ilrok Park) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        코로나 바이러스의 영향으로 언택트 시대가 도래하며 택배, 배달 음식 등의 수요가 증가함에 따라 생활 쓰레기의 불법 투기가 급증하고 있다 최근에는 딥러닝을 활용하여 투기 행위를 감지하는 방법도 제안되고 있지만, 모델의 복잡성으로 인해 단일 임베디드 시스템으로 운용되기 어렵다는 한계점을 가진다 이에 따라 본 논문에서는 투기지역을 촬영하는 각각의 CCTV에 연결되는 단일 임베디드 시스템에서 활용 가능한 딥러닝 기반의 쓰레기 수거 시스템을 제안한다. With the advent of the untact era due to the corona virus, illegal dumping of household waste is increasing rapidly as the demand for home delivery service increases. Recently, To recognize dumping action using deep learning has been proposed, but it has a limitation in that it is difficult to operate as a single embedded system due to the model complexity. Thus, in this paper, we propose garbage collection system based on deep learning that can be used in a single embedded system connected to each CCTV with the dumping area.

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