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저자정보
정석우 (한국과학기술원) 이웅희 (한국과학기술원) 정지원 (한국과학기술원) 심현철 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2016 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2016.5
수록면
1,100 - 1,103 (4page)

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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.
#Traffic Sign Recognition(표지판 인식) #Image processing(영상처리) #Machine Learning(기계 학습) #Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Autonomous Vehicle(자율주행자동차)

목차

Abstract
1. 서론
2. 표지판 인식 시스템 개발
3. 실험
4. 결론
References

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