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저자정보
이태희 (경북대학교) 김기주 (지능형자동차부품진흥원) 윤경수 (지능형자동차부품진흥원) 김광주 (한국전자통신연구원) 최두현 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제3호
발행연도
2018.6
수록면
219 - 224 (16page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.3.219

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차량 및 보행자 검출 기술은 복잡한 교통 환경의 효율적인 관리를 위한 데이터 수집을 위해서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 4차 산업의 핵심으로 상용화를 위해 많은 연구가 진행되고 있는 자율주행 자동차에서 V2X(Vehicle to Everything)를 이용하여 차량 및 운전자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공해 준다면 주행 시 안전사고 예방에 많은 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 CCTV를 이용하여 획득한 다양한 영상으로부터 차량 및 보행자를 검출하는 알고리즘을 제안 하였으며, 특히 다양한 조도변화 및 열화 된 영상으로부터 강건한 차량 및 보행자 검출을 위해서 딥 러닝의 CNN을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 열악한 환경에서도 차량 검출은 100%, 보행자 검출은 평균 83.2%의 신뢰도를 보였다.
#차량 검출 #보행자 검출 #딥 러닝 #콘볼루션 신경망 #CCTV #자율주행 자동차 #Vehicle Detection #Pedestrian Detection #Deep Learning #Conovlutional Neural Network #Autonomous Car

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CCTV 시스템
3. 딥 러닝 기반 차량 및 보행자 검출
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
DAEGU METROPOLITAN CITY, “5G-V2X based C-ITS development and verification of autonomous driving service”, The Press Release, pp. 1, 2018. Omar Javed, “A Hierarchical Approach to Robust Background Subtraction using Color and Gradient Information”, Workshop on Motion and Video Computing(MOTION'02), pp. 22, 2002. Sang-chul Byun, “A study of ANPR system using single camera for Multi-lane number plate enhancement”, The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, pp. 472- 482, 2016. Young-Nam Kim, “MLP based directional pedestrian counting”, Korea Computer Congress, pp. 832-834, 2015. Q. Ye, “Text detection and recognition in imagery: A survey.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 37, no. 7, pp. 1480-1500, Jul. 2015.

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