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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,722 - 1,726 (5page)
이용수
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자율주행 차량의 안전성을 강화하기 위해 저조도 및 악천후 조건에서의 객체 인식 성능 개선이 지속적으로 해결해야 할 중요한 과제로 다뤄져 왔다. 본 연구에서는 이러한 환경에서 객체 인식 성능을 향상하기 위해 YOLOv10 모델을 활용하였으며, 다양한 이미지 전처리 기법을 적용하고 그 효과를 분석했다. 히스토그램 평활화, CLAHE, 감마 보정 등의 기법을 사용하여 객체 인식 성능을 개선할 수 있는 방법론을 제시하며, 이를 통해 저조도 환경에서의 객체 인식 정확도를 향상하기 위한 방법을 제시하고 분석한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이미지 전처리 기법
Ⅲ. YOLO 모델 개요
Ⅳ. 데이터셋 및 전처리
Ⅴ. 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (0)
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