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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이선영 (국민대학교) 김민구 (국민대학교) 김정하 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2018.11
수록면
615 - 619 (5page)

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2019

카메라를 활용한 딥러닝 기반 실시간 자율주행 자동차의 후·측방 객체 검출 & 차로 변경에 관한 연구
이선영 2019.01 학위논문

2018

카메라를 활용한 딥러닝 기반 자율주행자동차의 사각 지대 객체 검출 및 경고 시스템에 관한 연구
이선영 ,  김민구 ,  김정하 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose blind spot area detection and warning system for autonomous driving automobiles based on deep running using a camera to prevent accidents caused by autonomous vehicles due to angle limitation of side mirrors. Recently, algorithms capable of real-time object detection through deep learning have attracted attention in the image processing field of autonomous driving. In this paper, SSD(Single Shot Multibox Detector) algorithm is used for detection of blind spot objects. SSD has an accuracy similar to that of conventional Faster R-CNN and has the advantage of detecting objects faster than YOLO(You Only Look Once). Experimental results show that we can solve the trade-off problem of accuracy and real-time performance of existing algorithm by applying SSD in well-balanced manner, and confirm warning and real-time detection possibility of blind spot objects of autonomous vehicles.
#Autonomous car(무인자동차) #Deep Learning(딥러닝) #Image Processing(영상처리) #Blind Spot Area(사각 지대) #Object Detection(객체 검출)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 연구방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

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