Cited time in webofscience Cited time in scopus

CNN 기반 End-to-end 차선 이탈 감지 시스템

Title
CNN 기반 End-to-end 차선 이탈 감지 시스템
Author(s)
정지훈정희철정우영권순
Issued Date
2017-02-17
Citation
IPIU 2017 제 29회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵
Type
Conference Paper
Abstract
본 논문에서는 차량 전방에 장착된 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 주행 차량이 차선을 이탈했는지 아닌지 감지하는 새로운 기법을 제안한다. 제안 기법은 차선 검출 과정을 통해 이탈을 감지하던 기존 방식과는 달리, convolutional neural network(CNN) 를 이용하여 가공되지 않은 영상으로부터 직접 이탈을 감지하는 end-to-end 기반의 학습 방식을 이용한다. 제안 기법의 평가를 위해 커브길, 직선도로, 일반 도로 등을 포함하고 있는 database(DB)를 직접 제작하였고, 결론적으로 제안 기법이 이러한 다양한 환경 변화에도 잘 동작함을 보였다.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11750/47271
Publisher
전자정보연구정보센터
Related Researcher
  • 정우영 Jung, Wooyoung
  • Research Interests Artificial Intelligence; Machine Learning; Autonomous Driving
Files in This Item:

There are no files associated with this item.

Appears in Collections:
Division of Automotive Technology 2. Conference Papers

qrcode

  • twitter
  • facebook
  • mendeley

Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE