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학술저널
저자정보
이연주 (한국교통대학교) 정호기 (한국교통대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제25권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
719 - 731 (13page)
DOI
10.7467/KSAE.2017.25.6.719

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As active pedestrian protection systems use irreversible measures such as autonomous emergency braking, false pedestrian detection should be minimized. Although CNN’s far superior performance compared to previous methods is expected to contribute to minimizing false detection, its application suffers from its excessive computation requirement. Recently, we proposed a method improving the pedestrian detection system in real-time by predicting an area that includes all possible future paths through statistical analysis of the path prediction error. This paper proposes a method that can narrow down the area by analyzing the path prediction error considering both vehicle speed and yaw rate simultaneously. It also proposes a lookup table-based implementation that makes training and execution easier and more robust. Experimental results show that the proposed method can reduce the computation burden of hypothesis verification by 63.68 % when it is applied to the raw data of the KITTI Vision Benchmark Suite.
#Pedestrian recognition(보행자 인식) #Risk assessment(위험도 평가) #Path prediction(경로 예측) #Look-up table(룩업 테이블) #Realtime improvement(실시간성 개선)

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존방법: ROD 기반 탐색영역 축소
3. 제안방법
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
T. Gandhi and M. M. Trivedi, “Pedestrian Protection Systems: Issues, Survey, and Challenges,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol.8, No.3, pp.413- 430, 2007. H. -K. Lee, S. -G. Shin and D. -S. Kwon, “Design of Emergency Braking Algorithm for Pedestrian Protection based on Multi-Sensor Fusion,” Int. J. Automotive Technology, Vol. 18, No.6, pp.1067-1076, 2017. D. Geronimo, A. M. Lopez, A. D. Sappa and T. Graf, “Survey of Pedestrian Detection for Advanced Driver Assistance Systems,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.32, No.7, pp.1239-1258, 2010. A. Broggi, P. Cerri, S. Ghidoni, P. Grisleri and H. G. Jung, “A New Approach to Urban Pedestrian Detection for Automatic Braking,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol.10, Issue 4, pp.594-605, 2009. A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp.1097-1105, 2012.

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