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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
전승민 (성균관대학교) 홍석인 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,990 - 2,994 (5page)

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자율주행 시스템에서 실시간 정확한 차선 인식은 차량의 안전한 주행에 필수적인 요소이다. 딥 러닝의 이미지 처리를 활용한 다양한 알고리즘이 연구되어 발전되고있다. NaneNet[1], VGG16[2]기반의 Fully Convolutional Network와 BiSeNet V2[3] 모델이 대표적인 차선 인식 영상 처리 알고리즘으로 활용되고 있으며 각각의 장점과 단점이 존재한다. 우리는 LaneNet을 기반으로 VGG16 기반의 Fully Convolutional Network(FCN)와 BiSeNet V2 모델을 활용하여 실시간 차선 인식 시스템을 구축하였다. 본 논문에서는 각 모델의 장단점을 분석하고, 실시간 차선 인식에 적합한 알고리즘을 분석하였다. 분석결과로, VGG16 기반 FCN이 복잡한 환경에서 높은 정확도를 보였으며, BiSeNet V2는 실시간 주행에서 우수한 성능을 보였다.
#Real-time Autonomous Driving(실시간 자율주행) #Lane Recognition(차선 인식) #LaneNet(차선 인식 네트워크) #VGG16(시각 지각 모델) #BiSeNet V2(이진 분할 신경망 V2)

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 설계 및 구현
3. 학습 및 최적화 과정
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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