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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 339 - 343 (5page)
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A Traffic signal usually stands at the center of the road and refers to a signal used to organize traffic. Traffic signals play an important role in the road as they are signals with legal effect equivalent to actual traffic lights. As such, it is important to find traffic signers, and the hands of traffic signers should be visible enough to wear white gloves. In addition, the hand shape should be accurately recognized because the reception signal varies depending on the movement and hand shape. In this paper, yolov5, a real-time object recognition algorithm, was used in consideration of the complex environment of transportation. We compare the traffic signal recognition performance of a model that learns body and hand skeleton image data generated by point extraction using mediapipe and a model that learns general traffic signal image data, and present a suitable method for traffic signal recognition systems in complex environments.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED RESEARCH
Ⅲ. Dataset training performance comparison
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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