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학술대회자료
저자정보
홍동원 (건국대학교) 문창주 (건국대학교) 이기은 (건국대학교) 문정민 (건국대학교) 차동근 (건국대학교) 김혁수 (건국대학교) 최현민 (건국대학교) 이지민 (건국대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
2,186 - 2,192 (7page)

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Various Dynamic objects on roads, such as foward collisions or roadkill site, are the main causes of unexpected accidents. In addition, for the development of fully autonomous driving vehicles, building a dynamic object map remains a big challenge. Therefore, there is a need for a platform that can be quickly applied to the current infrastructure situation and collects information in a wide range and at a high speed. Through this study, we proposed and built a dynamic object collection platform using black boxes used by many vehicles at present to remedy the shortcomings of information collection devices such as CCTV, which was a fixed type, so that a wide range can be covered without blind spots. The main purpose of the study is to prevent accidents by allowing drivers to recognize risk factors on the route in advance in real time and to contribute to the construction of Local Dynamic Map (LDM), which is the core of future autonomous driving technology.
#Dynamic Object(동적 객체) #Kubernetes(쿠버네티스) #Deep Learning(딥 러닝) #Intelligent Blackbox(지능형 블랙박스) #Accident Prevention(사고 예방)

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 시스템 구현
4. 구현 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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