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Style Transfer를 이용한 주행 중인 이동체에서의 야간 차량 인식률 향상 방식Style Transfer Deep Learning Framework for Nighttime Robust Vehicle Detection in On-Road Mobile Platforms

Authors
김경선김중헌
Issue Date
2019
Publisher
한국정보과학회
Keywords
style transfer; Convolutional Neural Network (CNN); self-driving car; vehicle detection; style transfer; Convolutional Neural Network (CNN); 자율주행차량. 차량인식
Citation
정보과학회논문지, v.46, no.10, pp 968 - 973
Pages
6
Journal Title
정보과학회논문지
Volume
46
Number
10
Start Page
968
End Page
973
URI
https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/37709
DOI
10.5626/JOK.2019.46.9.968
ISSN
2383-630X
2383-6296
Abstract
차량 인식 알고리즘은 자율 주행 차량에 필요한 기술에 있어서 중요한 부분 중 하나이다. 자율주행에서의 차량 간 사고를 막기 위해 선행되어야 하는 첫 번째 기술은 바로 차량 인식 기술이다. 대부분의 제시되는 기존의 기법들이 주간의 상황에서 우수한 성능을 보이는 반면 야간의 상황에서는 그렇지 못하다. 따라서 본 논문은 컬러 필터 기반 이미지 스타일 트랜스퍼를 통해 이전의 기법보다 강력한 야간에서의 차량 인식 기법을 제안하고자 하였다. 제안하는 방법의 성능 평가 결과는 실제 데이터를 이용하였고, 그 결과를 통해 이상적인 세그맨테이션 결과의 정확도와 비교하여 제안하는 방법이 다른 방법들보다 우수함을 나타내었다.
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College of Software > School of Computer Science and Engineering > 1. Journal Articles

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