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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제3호
- 발행연도
- 2014.3
- 수록면
- 165 - 170 (6page)
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최근 국내의 교통사고 사망자 통계자료에 따르면, 전체 교통사고 사망자 중 보행자 비율은 41.8%에 이르며, 교통사고를 줄이기 위해서는 차량 전후방의 물체를 자동적으로 검출하고 인식할 수 있는 시스템이 필요하다. 차량의 충돌 피해를 경감시키고, 궁극적으로 충돌을 회피하는 지능형 자동차 기술은 주요 자동차 회사에서 개발 중인 기술의 하나이다. 이러한 인식 시스템을 개발하고 검증하기 위해서는 차량 영상 뿐 아니라 획득 위치 및 조명 등의 정보를 포함하는 다양한 환경의 학습 데이터가 필요하다. 기존 데이터베이스는 데이터 개수가 적고 환경이 제한적이기 때문에 인식 시스템의 성능을 향상시키기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 다양한 환경에서의 방대한 보행자 및 차량 영상으로 데이터베이스를 설계함으로써, 비전 기반 인식기의 학습뿐만 아니라 여러 가지 상황에서의 인식기의 성능을 검증할 수 있는 새로운 데이터 셋을 제시한다. 또한, 기존의 보행자 또는 차량 데이터베이스와의 비교를 통하여 데이터 셋의 크기뿐만 아니라 위치, 날씨 조건 등 정보를 제공하는 본 데이터 셋의 우수성을 제시한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Urban Pedestrian and Vehicle Dataset (UPVD)
3. 기존 외국 데이터 셋과 UPVD의 비교
4. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
C. Kong / 2012 / A Study on Pedestrian Models Based on Real Accident Data form IVAC Database in Changsa of China / Third International Conference on Digital Manufacturing & Automation :136~139
M. Everingham / 2010 / The PASCAL Visual Object Classes Challenge / International Journal of Computer Vision 5(88):303~338
P. Dollar / 2007 / Feature mining for image classification / Int. Journal of Computer Vision 2(2):1~8
L. Cehovin / 2011 / An Adaptive Coupled-layer Visual Model for Robust Visual Tracking / IEEE Int. Conference on Computer Vision :1363~1370
D. Geronimo / 2010 / Survey of pedestrian detection for advanced driver assistance systems / IEEE Trans. on Pattern Analysis Machine Intelligence 32(7):1239~1258
M. Everingham / 2010 / The PASCAL Visual Object Classes Challenge / International Journal of Computer Vision 5(88):303~338
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