딥러닝을 이용한 차로이탈 경고 시스템

최승완; 이건태; 김광수; 곽수영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최승완 (한밭대학교) 이건태 (한밭대학교) 김광수 (한밭대학교) 곽수영 (한밭대학교)

저널정보: 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제24권 제2호

발행연도: 2019.4

수록면: 25 - 31 (7page)

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최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 첨단 운전자 지원 시스템 분야에 딥러닝 기술을 접목하여 기존의 기술보다 뛰어난 성능을 보여주기 위한 여러 연구들이 진행 되고 있다. 이러한 동향에 맞춰 본 논문 또한 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소 중 하나인 차로이탈 경고시스템에 딥러닝 기술을 접목한 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 기존의 차선검출 기반의 경고시스템과의 비교 실험을 통해 그 성능을 평가 하였다. 고속도로 주행영상과 시내 주행영상을 이용한 두 가지의 서로 다른 환경에서 모두 제안하는 방법이 정확도 및 정밀도 부분에서 더 높은 수치를 보여주었다.

#차선이탈 경고시스템 #첨단 운전자 지원 시스템 #딥러닝 #Lane departure warning system #Advanced driver assistance system #Deep learning

참고문헌 (7)

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J. Redmon / 2016 / You only look once: unified, real-time object detection / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :779~788

S. Lee / 2018 / Pedestrian detection using YOLO and Tracking / Korea Broadcasting and Media Engineering Society 2018 Summer Conference :79~81

R. Shaoqing / 2015 / Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks / Computer Vision and Pattern Recognition :1~9

변영현 / 2017 / Faster RCNN과 ACF를 이용한 사람검출의 성능비교 분석 / 한국정보기술학회논문지 15(6):11~21

Y. Ye / 2018 / Lane detection method based on lane structural analysis and CNNs / Intelligent Transport Systems 12(6):513~520

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