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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강민성 (DGIST) 임영철 (DGIST)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
3,094 - 3,097 (4page)

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자율주행 자동차에서 전방의 다양한 위험 상황들을 감지하기 위하여 실시간 이상 상황 감지 기법이 필요하다. 정확도 성능이 높은 기존 이상 상황 기법들은 영상 전체를 한 번에 입력받고 처리하는 오프라인 방식을 사용하고 있다. 자율주행 자동차와 같은 환경에서는 실시간 처리가 필수이기 때문에 본 논문에서는 병렬처리를 통한 실시간 이상 상황 기법을 제안한다. 기존 이상 상황 기법에서 영상을 획득하는 파트와 특징을 추출하는 파트를 두 개의 쓰레드로 나누어서 구성하였고, 쓰레드 간 영상 데이터는 큐를 이용하여 처리하였다. 제안하는 기법은 66.7fps로 실시간 이상 상황 감지가 가능하고 다양한 이상 상황이 존재하는 UCF-Crime 데이터 셋과 차량사고에 대한 이상 상황이 있는 Dashcam 데이터셋에서 이상 상황 정확도를 평가하였다.
#Anomaly Detection(이상 상황 감지) #Deep Learning(딥러닝) #Real-Time(실시간) #Data parallelism(병렬 처리) #Autonomous Vehicle(자율주행자동차)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
References

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