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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 113 - 120 (8page)
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In this paper, we present a night-time vehicle detection method using CNN (Convolutional Neural Network) classification. The camera based night-time vehicle detection plays an important role on various advanced driver assistance systems (ADAS) such as automatic head-lamp control system. The method consists mainly of thresholding, labeling and classification steps. The classification step is implemented by existing CIFAR-10 model CNN. Through the simulations tested on real road video, we show that CNN classification is a good alternative for night-time vehicle detection.
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A. Krizhevsky / 2010 / Convolutional Deep Belief Networks on cifar-10
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems : 1097 ~ 1105
G. Elger / 2013 / LED Matrix Light Source for Adaptive Driving Beam Applications / Proceedings of IEEE Electronic Components and Technology Conference : 535 ~ 540
H. Wang / 2016 / Night-Time Vehicle Sensing in far Infrared Image With Deep Learning / Journal of Sensors
J. Rebut / 2009 / A Monocular Vision Based Advanced Lighting Automation System for Driving Assistance / Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics : 311
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems : 1097 ~ 1105
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