본 논문은 교통 법규 위반을 자동 감지하기 위한 AI 기반 시스템을 제시한다. 이 시스템은 헬멧 미착용, 오토바이 백미러 부착 여부, 차량 번호판 인식 등을 YOLOv8 객체 감지 모델과 EasyOCR을 사용하여 수행한다. 자체 제작된 데이터셋과 Streamlit 기반 인터페이스를 활용하며, 이미지 전처리를 통해 번호판 인식 성능을 향상시킨다.
시사점, 한계점
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시사점:
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AI를 활용한 교통 법규 위반 자동 감지 시스템의 실용적인 구현을 제시하여 교통 안전 향상에 기여함.
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헬멧 미착용 및 백미러 부착 여부 감지 기능을 통해 기존 수동 단속의 효율성을 높임.
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실시간 모니터링 및 위반 기록을 위한 Streamlit 기반 인터페이스를 제공함.
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이미지 전처리 기법을 통해 번호판 인식 정확도를 개선함.
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정확도, 재현율, mAP 등의 평가 지표를 통해 모델의 성능을 정량적으로 제시함.
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한계점:
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구체적인 데이터셋 규모 및 구성에 대한 정보가 부족함.
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실제 환경에서의 시스템 성능 검증 및 배포 관련 구체적인 고려 사항에 대한 설명이 미흡함.
