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학술대회자료
저자정보
백석영 (조선대학교) 박정인 (조선대학교) 윤준용 (조선대학교) 성우석 (조선대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2019 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2019.5
수록면
833 - 837 (5page)

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In this work, we adopt an object detection algorithm to a TurtleBot3 which is small-sized, low-cost but well-known as a ROS (robot operating system) standard platform. This aims at the real-time detection of traffic signs in the AutoRace track where the TurtleBot3 attempts to complete missions during self-driving. As an effort for the real-time guarantee, a YOLO (you only look once) is selected as an unified object detection algorithm. In order to run this deep neural network-based algorithm in real-time, a Nvidia Jetson TX2 is employed as a single board computer in the TurtleBot3. While training the network in the YOLO, we suffer from much lower recall levels in distinguishing between left-turn and right-turn signs than others. It turns out that this stems from horizontal flipping, one of the built-in means to augment data in the YOLO. By disabling horizontal flipping, we finally obtain a recall level of over 90% across 12 classes of the traffic signs at a speed of 10fps. The achieved performance is good enough for the TurtleBot3 to follow missions in real-time.
#Object detection(객체 검출) #Real-time (실시간성) #Mobile robot (모바일 로봇) #Autonomous driving (자율주행)

목차

Abstract
1. 서론
2. YOLO를 활용한 교통표지 검출
3. 실시간 검출을 위한 시스템 구성
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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