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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 787 - 792 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0120
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Traffic light recognition in autonomous driving is an essential but very challenging task because its performance is affected by unpredictable environmental conditions. Moreover, the shapes and installations of traffic lights in various countries require a lot of cost and time to collect a huge dataset and train a deep learning model. This study develops a method for constructing training datasets with minimal resource expenditure for more efficient and universally applicable traffic light recognition. It aims to develop a deep learning scheme that can universally recognize various international traffic light configurations by replacing the initial supervised learning stage with a phase that can recognize multiple types of traffic lights and improve performance through self-supervised learning on new datasets. Additionally, this study introduces a data selection algorithm that enables robust recognition under changes in road conditions by enhancing adaptability across diverse environments. This research not only demonstrates improved recognition performance in hazardous road situations but also concludes with potential for efficient application worldwide. Experimental results showed 24.2% improvement in mAP50, even with the same proportion of labeled data, and similar performance with half the labeled data.
목차
Abstract
I. 서론
II. 데이터 선별 알고리즘
III. 데이터셋 재정의와 준지도 객체검출 학습
IV. 실험 및 결과
V. 결론 및 향후 계획
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Z. MacHardy, A. Khan, K. Obana, and S. Iwashina, “V2X access technologies: Regulation, research, and remaining challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 3, pp. 1858-1877, 2018.
M.. Weber, P. Wolf, and J. M. Zöllner, “DeepTLR: A single deep convolutional network for detection and classification of traffic lights,” 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), IEEE, pp. 342-348, 2016.
Y. Hwang and Y. Lee, “Guest Editorial: Industrial applications of deep learning technology,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 12, pp. 953-953, 2023.
Z. Ouyang, J. Niu, Y. Liu, and M. Guizani, “Deep CNN-based real-time traffic light detector for self-driving vehicles,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 19, no. 2, pp. 300-313, 2019.
J. Lee, S. Baek, E. Choi, and H. Moon, “Recognition of real-time traffic signals using the algorithm fusion of on-board graphic chip-based machine learning and deep learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 2, pp. 88-94, 2022.
M.. Weber, P. Wolf, and J. M. Zöllner, “DeepTLR: A single deep convolutional network for detection and classification of traffic lights,” 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), IEEE, pp. 342-348, 2016.
Y. Hwang and Y. Lee, “Guest Editorial: Industrial applications of deep learning technology,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 12, pp. 953-953, 2023.
Z. Ouyang, J. Niu, Y. Liu, and M. Guizani, “Deep CNN-based real-time traffic light detector for self-driving vehicles,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 19, no. 2, pp. 300-313, 2019.
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