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학술저널
저자정보
윤원섭 (한국생산기술연구원) 김종탁 (한국생산기술연구원) 이명규 (한국생산기술연구원) 김원균 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제14권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
6 - 15 (10page)

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In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
#Low-speed unmanned special vehicle(저속 무인 특장차) #Deep Learning(딥러닝) #Traffic light recognition Algorithm(신호등 인지 알고리즘) #Real-Time Object Detection(실시간 사물 감지) #YOLO algorithm

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 인지 알고리즘
3. 데이터 획득
4. 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌

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