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저자정보
김도현 (국립금오공과대학교) 강규민 (국립금오공과대학교) 김지환 (국립금오공과대학교) 이승환 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
744 - 747 (4page)

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본 논문에서는 저조도 환경에서 물체 인식 성능 향상을 위해 조명 위치의 실험적 분석 연구를 수행하였다. 저조도 환경에서 인식 성능을 높이기 위해 흔히 잡음을 추가하거나 저조도 환경을 포함하여 학습을 수행한다. 하지만, 인식 성능의 개선을 위해 조명이 필요하며 동시에 적절한 위치가 설계되어야 한다. 본 논문에서는 카메라와 조명의 다양한 위치 관계에 따른 YOLO의 인식 성능을 분석하였다. 이를 토대로 평균적인 신뢰도가 가장 높은 조명 위치를 제시하였다. 향후, 저조도 환경에서 로봇 기반 자동차 번호판 인식을 위해 제시한 실험분석 결과를 활용할 예정이다.
#Light position #YOLO #Low illumination #Object detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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