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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 589 - 599 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.5.589
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자율주행에서 카메라를 통한 상황인지는 필수 동작 중에 하나이다. 특히 도로주행을 위한 차선인식 시스템은 완전 자율주행 뿐 아니라 ADAS (Advanced Driving Assistance System)를 위한 LKS (Lane Keeping System) 에서도 필수 기능 중 하나이다. 하지만, 이런 차선인식 시스템은 도로 위의 다양한 상황들 (광학 반사, 날씨, 밤시간, 가림, 곡선 차선 등)에서 정확하고 실시간으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 특히 한국 도로환경에서 밤시간에도 실시간으로 동작할 수 있는 딥러닝 기반 차선인식 시스템에 대해 고찰하고 성능 최적화를 위한 전략들을 제시하였다. 이를 위해 기존 외국 지형 낮 시간대의 훈련 데이터인 TuSimple 데이터 셋에 더하여 한국 지형 낮 시간대 및 밤 시간대 데이터 셋을 구축하고 데이터 증식 기법들을 추가하여 훈련을 시켰으며 NVIDIA 2080ti 단일 GPU에서 그 정확도 및 실시간 동작 속도를 측정하였다. 이런 추가 데이터셋 구축 및 데이터 증식 추가 훈련의 결과 Ultra Fast Lane Detection 모델을 기준으로 한국 지형 밤 시간대에 76.9%의 정확도에서 92.4%의 정확도 향상을 CLRNet 모델을 기준으로 84.6%의 정확도에서 96.7% 의 정확도 향상을 이룰 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 모델
Ⅳ. 데이터 셋 구축 및 데이터 증식 기법
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
A.Krizhevsky, I.Sutskever, G.E.Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”, NIPS2015, (https://doi.org/10.1145/3065386)
K.He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition”, IEEE Computer Vision and Pattern Recognition 2014, (https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.03385)
D. Liang, Y. Guo, S. Zhang, Tai-Jiang Mu1 and Xiaolei Huang, “Lane Detection: A Survey with New Results”, JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY 35(3): 493-505 May 2020. (https://doi.org/10.1007/s11390-020-0476-4,10.1007/s11390-020-0476-4)
G. Liu, F. Wörgötter, Irene Markelic, “Combining Statistical Hough Transform and Particle Filter for robust lane detection and tracking”, 2010 IEEE Intelligent Vehicles Symposium. 10.1109/IVS.2010.5548021.
A. Borkar, M. Hayes, and M. T. Smith, “Robust lane detection and tracking with ransac and kalman filter”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pages 3261–3264, 2009.10.1109/ICIP.2009.5413980.
K.He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition”, IEEE Computer Vision and Pattern Recognition 2014, (https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.03385)
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