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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김유찬 (성균관대학교) 김태훈 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
3,018 - 3,026 (9page)

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This paper implements a lane-keeping driving system for autonomous vehicles using both traditional image processing methods, such as Canny edge detection, and deep learning techniques. The system utilizing OpenCV’s Canny edge detection and Hough transform demonstrated relatively low computational demand and fast processing speed but exhibited limitations in adapting to changes in external environments. On the other hand, the deep learning-based system using Convolutional Neural Networks (CNN) required additional GPU resources due to the increase in computational load. However, through the expansion of training data, it showed excellent adaptability and stable driving performance in various lighting conditions. Through this study, traditional methods and deep learning were applied separately to improve the stability of the autonomous driving system, and its performance was evaluated under diverse driving conditions.
#Lane detection(차선 인식) #Autonomous Driving(자율주행) #Bird eye view #Convolution Neural Network(합성곱 신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 하드웨어의 구성
3. OpenCV 차선 검출
5. CNN을 활용한 차로 유지 주행
6. CNN을 활용한 신호등 및 정지선 인식
7. 결론
References

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