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자료유형
학술저널
저자정보
이재민 (한밭대학교) 서민석 (한밭대학교) 이상우 (한밭대학교) 최동걸 (한밭대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
40 - 48 (9page)

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오늘날 정확한 노면 인식 시스템 구축을 위해서는 딥러닝 기반의 의미론적 객체분할 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 실세계에서 충분히 존재할 수 있는 야지 장면에서 노면인식을 위한 의미론적 객체분할 데이터 셋은 아직까지도 개발되지 않았고, 그렇기 때문에 의미론적 객체분할 기술이 야지 노면 인식 시스템에서 적용된 연구 사례도 매우 적다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 야지 환경에서의 노면 인식 데이터 셋을 구축하고, 지금까지 적용되지 못했던 의미론적 객체분할 기술들을 적용 및 최적하고 분석한다. 실험 결과 우리는 우리의 야지 노면 인식 데이터 셋에서 980FPS의 연산속도로 89.34 mIoU를 달성하였다.
#주행로 인식 #의미론적 객체 분할 #딥러닝 #Road Recognition #Semantic Segmentation #Deep Learing

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