심층 컨볼루션 신경망을 이용한 교통 표지판 인식 알고리즘 개발Development of Traffic Sign Recognition Algorithm with Deep Convolutional Neural Network
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 정석우 | - |
| dc.contributor.author | 이웅희 | - |
| dc.contributor.author | 정지원 | - |
| dc.contributor.author | 심현철 | - |
| dc.date.accessioned | 2016-09-07T01:35:30Z | - |
| dc.date.available | 2016-09-07T01:35:30Z | - |
| dc.date.created | 2016-08-18 | - |
| dc.date.issued | 2016-05-20 | - |
| dc.identifier.citation | 2016 한국자동차공학회 춘계학술대회 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/212542 | - |
| dc.description.abstract | ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 중 TSR(Traffic Sign Recognition)은 자동차 전방의 교통 표지판을 인식하여, 현재 주행 중인 도로의 상황 및 조건을 알려주는 시스템이다. 하지만, 국내의 교통 표지를 기준으로 개발된 경우는 드물고, 대부분 독일이나 미국 기준으로 개발된 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 국내의 도로에서 직접 주행을 통해 얻은 데이터를 Deep Convolutional Neural Network의 일종인 LeNet-5을 수정하여 제작한 CNN 모델로 학습시켜 교통 표지판 인식 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명한다. 또한, 실제 차량 플랫폼에 탑재하여 수행한 결과와 개선 방안에 대해 논의한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국자동차공학회 | - |
| dc.title | 심층 컨볼루션 신경망을 이용한 교통 표지판 인식 알고리즘 개발 | - |
| dc.title.alternative | Development of Traffic Sign Recognition Algorithm with Deep Convolutional Neural Network | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.publicationname | 2016 한국자동차공학회 춘계학술대회 | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.identifier.conferencelocation | 라마다프라자 제주호텔 | - |
| dc.contributor.localauthor | 정석우 | - |
| dc.contributor.localauthor | 이웅희 | - |
| dc.contributor.localauthor | 정지원 | - |
| dc.contributor.localauthor | 심현철 | - |
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