메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이연주 (한국교통대학교) 최경택 (한국교통대학교) 정호기 (한국교통대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제27권 제3호
발행연도
2019.3
수록면
237 - 243 (7page)
DOI
10.7467/KSAE.2019.27.3.237

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
This paper proposes a method for the detection of critical areas using a monocular camera. In addition to a frontal camera, existing methods have used an additional sensor, such as a laser scanner or stereo camera, in order to detect critical areas. However, this complex system architecture reduces utilization realistically and increases the prices. To overcome these limitations, this paper uses a side-rectilinear image generated from a frontal image, in which the shape distortion of the side of vehicle has been removed. In order to reduce the computational cost, the proposed method omits the verification steps of the tires and vehicles from the general part-based vehicle detection process. Additionally, a single tire-based vehicle candidate generation method is introduced in order to increase the detection rate of the critical areas. Experimental results confirm that the proposed method can successfully detect the critical areas with a performance similar to that of the existing method.

목차

Abstract
1. 서론
2. 측면 정규 영상 생성
3. 부품 기반 차량 검출 방법
4. 위험 지역 검출 방법
5. 실험결과
6. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0