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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,517 - 1,522 (6page)
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Camera sensors have the advantage of being able to get a lot of information at a relatively reasonable price among recognition sensors of self-driving cars. It recognizes surrounding objects, lanes, or drivable space and makes the car judge the next behavior based on this. In recent years, research has increased to incorporate deep learning techniques into existing algorithms that recognize objects. An important point in recognition of autonomous driving is the speed at which it can be processed in real time. Among many deep learning object detection algorithms, Darknet is known for its faster detection rate compared to other models. Therefore, we designed an object detection model based on Darknet, which is necessary for driving downtown. Common objects found when driving on urban roads include traffic lights, lane sticks, cone cones and drums. In addition to these objects, we also add stop lines and crosswalks to the class to be detected. Dataset images to train Darknet for driving in the city center were extracted from videos acquired directly while driving in several places in the city center of Korea.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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