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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김웅태 (이인텔리전스) 손태관 (계명대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
588 - 591 (4page)

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While most approaches to object detection and recognition have focused on improving performance of the detection ratio, in this paper we describe a method for implementing real time Lane Detection and Object Detection using CNN on embedded system. The model used for vehicle and pedestrian detection was generated by referring to SSD network structure. In addition, we use a segmentation method based on deep learning as a pre-processing for lane detection. To reduce the parameter size of the deep learning model, the final model was generated through the sparsity technique. The proposed object and lane detection algorithm were implemented on the embedded board. The processing time was about 30.2 fps and the precision 94(vehicle)% respectively.
#FCW(전방 충돌 경고) #LDW(차선 이탈 경고) #ADAS(첨단 자율 주행 시스템) #CNN(합성곱 신경망) #Deep Learning(딥러닝) #Vehicle Detection(차량 검출) #Lane Detection(차선 검출) #Embedded System #SSD

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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