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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박세진 (한양대학교) 정우진 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제9호(통권 제490호)
발행연도
2018.9
수록면
75 - 82 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.9.75

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최근 인공지능과 자율주행에 대한 상용화 기대가 매우 높다. 자율주행 기술의 핵심기능 중의 하나는 전방 카메라를 이용하여 주행 중인 차의 전방에 존재하는 여러 사물들을 인식하는 것이다. 자율주행 자동차의 진행경로상 도로의 영역을 인식하는 기술은 기존의 차선인식, 도로 경계 인식 방법 보다 딥러닝을 사용할 경우 훨씬 높은 인식률을 달성할 수 있다. 그럼에도 불구하고 도로영역 인식은 복잡한 도로영역의 구조 및 형태로 인해 오류발생 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 도로영역에 대해 알려진 사전지식을 활용하여 딥러닝을 활용한 도로영역 인식의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 기법을 사용하여 기존 방법대비 7 %의 성능 향상을 보였다. 이는 딥러닝과 도로 영역의 사전지식을 이용하면 자율주행 자동차의 전방 주행가능 영역 인식에 충분히 활용 가능할 것임을 시사한다.
#Semantic Segmentation #CNN #Object Detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험
Ⅲ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

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Z. Cai, Q. Fan, R. S. Feris, and N. Vasconcelos, “A unified multi-scale deep convolutional neural network for fast object detection,” In European Conference on Computer Vision, pp. 354-370, 2016. S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” In Advances in neural information processing systems, pp. 91-99, 2015. L. C. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam, “Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation,” arXiv preprint arXiv:1706. 05587, 2017. J. Long, F. Shelhamer, and T. Darrell “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition pp. 3431-3440, 2015. T. Bengio, A. Courville, and P. Vincent “Representation learning: A review and new perspectives,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 35, No. 8, pp. 1798-1828, 2013.

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