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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제45권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
862 - 873 (12page)

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Determining whether an autonomous self-driving agent is in the middle of an intersection can be extremely difficult when relying on visual input taken from a single camera. In such a problem setting, a wider range of views is essential, which drives us to use three cameras positioned in the front, left, and right of an agent for better intersection recognition. However, collecting adequate training data with three cameras poses several practical difficulties; hence, we propose using data collected from one camera to train a three-camera model, which would enable us to more easily compile a variety of training data to endow our model with improved generalizability. In this work, we provide three separate fusion methods (feature, early, and late) of combining the information from three cameras. Extensive pedestrian-view intersection classification experiments show that our feature fusion model provides an area under the curve and F1-score of 82.00 and 46.48, respectively, which considerably outperforms contemporary three- and one-camera models.

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