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저자정보
김다영 (인하대학교) 이성우 (인하대학교) 류춘우 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,027 - 2,030 (4page)

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To enable autonomous driving in urban areas without V2X infrastructure, traffic light recognition is essential. This paper addresses the problem of decreased recognition performance due to changes in illumination on the road. To resolve this issue and enhance learning efficiency with limited datasets, we propose an image dataset selection algorithm based on brightness and sharpness to include diverse environments. Additionally, we integrate datasets to recognize both horizontal and vertical traffic lights with a single model by redefining the classes. Experiments demonstrate stable detection and recognition on both American and Korean datasets. In a semi-supervised learning environment, starting with partially labeled datasets, the proposed dataset selection algorithm outperforms random and feature-based selection methods in recognition performance after training.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습 데이터셋 선별
Ⅲ. 데이터셋 재정의
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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