오프로드 자율주행을 위한 딥러닝 기반 의미론적 분할 모델 비교

김나형; 안종현

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.5.423

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김나형 (가천대학교) 안종현 (가천대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제5호

발행연도: 2023.10

수록면: 423 - 429 (7page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.5.423

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

현재 자율주행 기술은 도심에서 다니는 일반 차량에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 그에 반해 비포장도로의 자율주행에 대한 연구는 복잡한 지형, 불규칙한 주행조건과 같은 제약들로 인하여 더 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문은 다양한 딥러닝 기반의 의미론적 분할 네트워크들을 활용하여 오프로드 환경에서의 주행가능 영역을 판별하고 성능을 비교한다. 기존 자율주행 연구에 활용되는 데이터셋과는 달리, 본 연구에서는 오프로드 환경을 반영한 Rellis-3D 데이터셋을 타겟으로 한다. 주어진 데이터셋에 대해 해당 모델들의 성능을 비교하고 평가하기 위해서 Intersection over Union(IoU)와 Flops Per IoU (FPI)을 평가 기준치로 사용한다. 이를 통해 오프로드 환경에서의 주행가능영역을 판별하는 데 가장 효율적인 네트워크를 선정한다.

#딥러닝 #의미론적 분할 #무인 지상 차량 #주행가능영역 #오프로드 #Deep learning #Semantic segmentation #Unmmanned Ground Vehicle #Traversability #Off-road

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

Long, Jonathan, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Boston, Massachusetts, USA. pp. 3431-3440, 2015.

Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox, “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Proceedings of Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Munich, Germany. 2015.

Badrinarayanan, Vijay, Alex Kendall, and Roberto Cipolla, “Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence vol. 39, no. 12, pp. 2481-2495, 2017.

Chen, Liang-Chieh, George Papandreou, Florian Schroff, and Hartwig Adam (2017), “Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation,” arXiv:1706.05587

Zhao, Hengshuang, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, and Jiaya Jia, “Pyramid scene parsing network,” Proceedings of IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Honolulu, HI, USA. pp. 2881-2890, 2017.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김나형

소속기관 가천대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 2 이용수 198

안종현

소속기관 가천대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 76 이용수 6,351

이 논문과 함께 이용한 논문

멀티모달 데이터를 활용한 멀티 헤드 크로스 어텐션 기반 피부 병변 분류 모델

강수연 , 박지홍 , 김나은 외 3명 한국정보기술학회논문지 2024 .07

전역 정합을 위한 3차원 의미론적 포인트클라우드 특징점 매칭

김범수 , 박종일 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2024 .06

의미론적 영상 분할 방법을 이용한 딥러닝 기반 차량 파손 영역 검출 시스템

서준혁 , 윤현주 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .06

GPS 및 딥러닝을 이용한 스마트 시티 투어 모바일 애플리케이션

김종현 , 강수연 , 강창구 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .04

V2X 기반 차량 과속 단속 시스템

김경태 , 김대원 , 송호승 외 5명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (23)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)