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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 1,067 - 1,070 (4page)
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Recently, as autonomous driving cars have been developed and commercialized, numerous studies are being conducted to secure higher levels of autonomous driving technology. Autonomous driving cars require not only autonomous driving but also autonomous parking technology. The current autonomous parking assist technology assists the driver by recognizing the parking space and calculating the parking trajectory by combining cameras and ultrasonic sensors attached to the vehicle. While ultrasonic sensors can detect empty parking spaces between walls, pillars, and vehicles, cameras have a much greater reliance in detecting empty parking spaces with nothing around them. In addition, the performance of parking line recognition is essential when attempting to park properly aligned in the parking space. Currently, there is no international standard for the types or specifications of parking lines, and there exist various indoor and outdoor parking environment types with different types of parking lines in our society. Therefore, an excellent performance parking line detection model is needed. For these reasons, this paper proposes a deep learning-based parking line detection model utilizing a heatmap.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터 셋 구성
3. 모델 구조 및 학습 방법
4. 결론
References
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