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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 937 - 941 (5page)
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This study proposes a Hybrid Detector that combines YOLOv5 and a classification CNN to detect and classify speed limit signs in real time on low-spec hardware such as the Raspberry Pi. The model is trained using images collected from real-world traffic environments, and this hybrid approach significantly improves performance, enhancing processing speed and achieving high classification accuracy. The proposed system demonstrates that even on resource-limited hardware, high processing speed and classification accuracy can be achieved, underscoring its potential for enhancing autonomous driving systems.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 구현
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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