Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
YOLO 알고리즘을 이용한 마스크 착용감지 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Mask Wearing Detection System using YOLO Algorithm |
| 저자(Author) |
박윤환
송민종
하란
Yunhwan Park
Minjong Song
Rhan Ha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1461 ~ 1463 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
COVID-19가 전 세계로 확산되었고 주요 감염경로인 공기전파를 차단하기 위하여 마스크 착용이 중요해졌다. 최근에는 정부에서 마스크 착용 방역지침을 발표하였고 마스크 착용 여부에 따라 공공장소의 출입 통제가 이루어지고 있다. 이러한 공공장소 출입 통제에는 다수의 인원이 동원되거나 특수한 장비가 필요하기 때문에 이러한 환경을 갖추기 힘든 곳은 출입 통제에 어려움이 있다. 이를 위해 본 논문은 Object Detection 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5를 활용하여 누구나 쉽게 공공장소 출입 통제가 가능한 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹캠을 통해 이미지를 업로드 하면 서버에서 YOLOv5로 학습된 모델을 이용하여 마스크 착용여부를 판별하고 그에따라 알맞은 결과를 출력해준다. 해당 모델의 최종성능은 Validation Set에서 mAP_0.5는 97.8%, mAP0.5:0.95는 77.8% 정도의 상당히 좋은 정확도를 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
객체인식(Object Detection)
딥러닝(Deep learning)
YOLOv5
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