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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 977 - 983 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.12.977
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본 연구에서는 자율주행차의 주행 안전성을 확보하기 위한 방법으로써, 도로시설물 중에서 교통안전표지를 대상으로 선정하고, 교통안전표지의 형태 및 내용의 인식 성능을 향상 시킬 수 있는 모델 개발 연구를 수행하였다. 카메라가 부착된 차량을 이용하여 국도의 영상 정보를 수집했으며, 영상에 존재하는 교통안전표지를 인식하고 정확도를 분석하였다. 교통안전표지가 존재하는 3,215개의 영상 자료 중에서, 차량의 주행 안전성과 직접적으로 관련된 17개를 분석 대상으로 선정하였다. 모델 개발에 사용된 전체 영상 자료를 학습 데이터(80%), 평가 데이터(20%)로 구분하여 분석했으며, You Only Look Once (YOLO)v5 모델을 교통안전표지의 인식 모델로 사용하였다. 분석 결과, 차량과 교통안전표지와의 거리가 25m 이하에서는 mean Average Precision (mAP)는 89.4로 나타났으며, 차량과 교통안전표지의 거리가 25m 이상이 되면 mAP는 급격히 감소하여 약 33m 부근에서는 약 0.73으로 mAP가 낮아지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 높은 자율주행 성능의 기술 수준을 확보하는 상황에서, 자율주행차의 인식 성능을 검증하는 연구에 활용될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구 고찰
3. 분석 개요
4. 분석 결과
5. 결론 및 향후 연구과제
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Ministry of Land, Infrastructure and Transport, The rule and guideline for road facilities, 2022.
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