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저자정보
오현수 (한국항공대학교) 이유빈 (순천향대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
249 - 252 (4page)

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이 연구에서는 실시간 객체 감지 모델인 YOLOv8과 분류 정확도를 높이기 위한 무게 센서를 활용하는 자동화된 쓰레기 분류 시스템을 소개한다. 이 시스템은 폐기물을 플라스틱, 유리, 캔, 배터리의 네 가지 범주로 분류한다. YOLOv8은 1차 분류 단계에서 85.7%의 Precision과 93.1%의 Recall을 달성했다. 유리 및 플라스틱 병과 같이 시각적으로 유사한 품목으로 인한 과제를 해결하기 위해 이 시스템은 2차 분류를 위한 무게 센서를 통합하여 전반적인 신뢰성을 개선한다. Raspberry Pi 및 Arduino를 포함한 저비용 하드웨어를 사용하여 설계된 제안된 시스템은 공공장소에 배포하기에 실용적이다. 가벼운 딥 러닝 기술과 간단한 하드웨어를 결합함으로써 이 연구는 폐기물 관리 과제에 대한 확장 가능한 솔루션을 제공하는 동시에 시스템 기능을 향상시키기 위한 미래 연구 방안을 제안한다.
#YOLOv8 #쓰레기 자동 분류 #객체 탐지

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Implementation
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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