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Al / Deep Learning

Deep Learning

Deep Learning 은 어렵지만 기존에 해결하기 어려웠던 문제에 유의미한 답을 줄 수 있는 방법이 되기도 합니다.
NB Plus 는 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.