RESEARCH AREAS
Al / Deep Learning
Deep Learning
Deep Learning 은 어렵지만 기존에 해결하기 어려웠던 문제에 유의미한 답을 줄 수 있는 방법이 되기도 합니다.
NBsolution은 컴퓨터 비전의 어려운 문제를 해결하기 위해 Deep Learning 을 사용하고 있습니다.
Deep Learning 은 학습과 적용 단계로 나뉩니다.
학습
적용
작업 화면
동산 관리 시스템
획득된 이미지내의 물품의 종류를 판별하는 시스템입니다.
이미지 인식은 컴퓨터 비전에서 오랫동안 연구해 오던 주제로 CNN을 사용하였습니다.
CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지를 통한 사물의 판별, 인식에 주로 쓰이는 방법입니다.
차량 번호판 인식
획득된 이미지에서 번호판 영역을 검출하고 번호판 문자를 인식하는 시스템입니다.
인식에 대상이 되는 물체의 경계를 검출하기 위해 R-CNN을 사용하였습니다.
R-CNN(Regions with CNN features) , Fast R-CNN, Faster R-CNN 등은 이미지내에 판별 대상이 되는 사물의 존재여부와 해당 사물의 위치를 인식하기 위해 제안된 모델들입니다.
사물의 경계를 찾아내는 작업(region proposal step)과 해당 사물이 무엇인지 맞추는 작업(classification step) 둘로 나뉩니다.