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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 706 - 709 (4page)
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In this paper, we propose a stopped vehicle detection algorithm based on deep learning. Previous studies are focused on detecting stopped vehicle in static situation such as a static camera for road surveillances. In most scenarios for autonomous driving, identifying stopped cars in a driving vehicle is crucial to prevent accidents. However, detecting stopped vehicle needs to estimate the speed of host and observed vehicles which is non-trivial with computer vision. To accomplish this goal, we propose a novel method for speed estimation with road RoI and tracking with deep learning. Also, we utilize optical flow to calculate the movement of the vehicle to which the dashcam mounted. In practice, we implement the program based on the multi-process for efficient computation. The proposed method can effectively recognize stopped vehicles while driving and provide an insight into estimating vehicle speed using in-vehicle dashcams.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 본문
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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