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This paper proposes a novel method for effectively classifying 12 vehicle types required for road traffic surveys by utilizing deep learning techniques. In particular, it focuses on the trailer vehicle types, classified as types 8 to 12, which have been challenging in previous research due to data scarcity. A zero-shot learning approach, Grounding DINO, is employed to extract key features that can distinguish these trailer types, addressing the data imbalance issue. This method enables accurate classification of the underrepresented vehicle types, leading to efficient classification across all 12 types. To the best of the authors' knowledge, this is the first attempt to classify 12 vehicle types required for road traffic surveys using publicly available video data.

This paper proposes a novel method for effectively classifying 12 vehicle types required for road traffic surveys by utilizing deep learning techniques. In particular, it focuses on the trailer vehicle types, classified as types 8 to 12, which have been challenging in previous research due to data scarcity. A zero-shot learning approach, Grounding DINO, is employed to extract key features that can distinguish these trailer types, addressing the data imbalance issue. This method enables accurate classification of the underrepresented vehicle types, leading to efficient classification across all 12 types. To the best of the authors' knowledge, this is the first attempt to classify 12 vehicle types required for road traffic surveys using publicly available video data.

권호기사

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디바이스리스 컴퓨팅을 위한 MEC기반 대규모 엣지 디바이스 모니터링 기술 연구 = MEC-based massive edge device monitoring techniques for deviceless computing 전인걸, 석종수 p. 211-218
포션커팅을 위한 스테레오 비전 센서 기반 부피 측정 및 절단 위치 추정 알고리즘 개발 = Development of a stereo vision sensor-based volume measurement and cutting location estimation algorithm for portion cutting 김호진, 정승현 p. 219-225
도로교통량 조사를 위한 12종 차종 분류 방법 = Vehicle type classification method for road traffic surveys 강미선, 김찬호, 김병근 p. 227-234
국내 도심에서 자율주행을 위한 신호등 인식 모듈 및 데이터 셋 구축 프로세스 설계 = Design of building dataset and traffic light recognition module for domestic urban autonomous driving 박재형, 이진희, 김제석, 권순 p. 235-242
딥러닝 기반 저조도 향상 기술을 활용한 얼굴 인식 성능 개선 = Deep learning-based face recognition through low-light enhancement 백창우, 공경보 p. 243-250
이미지 분류 성능 향상을 위한 무작위성 적용 방법론 = Methodology of applying randomness for boosting image classification performance 박주용, 전유리, 김미영, 이정민, 현윤석 p. 251-257
영상 처리를 이용한 디스플레이 화질 결함 자동 검출 시스템 = Automatic display defect detection system using image processing 권동욱, 손혜원, 전소연, 이원일 p. 259-265

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