Detection and Repair Cost Prediction of Black Box Vehicle Damaged Areas
본 발명은 블랙박스 차량파손영역검출 및 수리비 예측 에 관한 것으로, 라즈베리파이OS에 의하여 딥러닝 기반의 학습을 통해서 차량의 파손영역 검출 및 수리비를 예측 함으로써 카메라를 통해서 녹화된 영상만 보기때문에 파손부위 및 과실에 대한 판단의 문제점을 해소하도록 한 것이다. 즉, 본 발명은, 차량용 블랙박스 시스템 (BLACK BOX SYSTEM FOR VEHICLE)에 있어서 딥러닝 기반의 학습을 통해서 차량의 파손영역 검출 및 수리비를 예측 직육면체 형태의 케이스에 내장 형태로 구성한 라즈베리파이OS, 전방 영상 촬영 및 녹화...
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| description | 본 발명은 블랙박스 차량파손영역검출 및 수리비 예측 에 관한 것으로, 라즈베리파이OS에 의하여 딥러닝 기반의 학습을 통해서 차량의 파손영역 검출 및 수리비를 예측 함으로써 카메라를 통해서 녹화된 영상만 보기때문에 파손부위 및 과실에 대한 판단의 문제점을 해소하도록 한 것이다. 즉, 본 발명은, 차량용 블랙박스 시스템 (BLACK BOX SYSTEM FOR VEHICLE)에 있어서 딥러닝 기반의 학습을 통해서 차량의 파손영역 검출 및 수리비를 예측 직육면체 형태의 케이스에 내장 형태로 구성한 라즈베리파이OS, 전방 영상 촬영 및 녹화 라즈베리파이 모듈과 연결하고 직육면체 케이스 안에 내장하는 형태로 구성한 전면 카메라, 촬영된 영상을 저장 라즈베리파이의 내장 저장 용량과 USB포트를 사용하는 형태로 구성한 저장소, 차량의 전원을 공급받아 라즈베리파이 작동 직육면체 형태의 케이스에 내장된 라즈베리파이 전원 연결해주는 형태로 구성한 전원부, 각종 모듈의 보호 및 차량 부착 직육면체 형태의 케이스이며 차량 전면에 구성한 상품케이스를 포함하는 것을 특징으로 한다. 따라서, 본 발명은 라즈베리파이OS에 의하여 딥러닝 기반의 학습을 통해서 차량의 파손영역 검출 및 수리비를 예측 하여, 카메라를 통해서 녹화된 영상만 보기때문에 파손부위 및 과실에 대한 판단의 문제점을 해소하도록 함으로써, 기존의 카메라를 통해서 녹화된 영상만 보기때문에 파손부위 및 과실에 대한 판단의 문제점을 해소하도록 한 효과를 갖는 것이다. |
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