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저자정보
이재인 (Sungkyunkwan University) 곽기성 (Sungkyunkwan University) 김경수 (Sungkyunkwan University) 강원율 (Institute of Vehicle Engineering) 신대영 (Institute of Industrial Technology) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.18 No.4
발행연도
2021.12
수록면
9 - 18 (10page)

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This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user"s desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.
#Database(데이터베이스) #Object Detection(객체 인식) #Image Segmentation(이미지 세그멘테이션) #Deep Learning(딥러닝) #Relational Database Management System(관계형 데이터베이스 관리 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 가상 환경 구성
3. 시나리오, 데이터 셋 제작 및 검증 결과
4. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2017 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communication of ACM 60(6):84~90 google schola K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition / International Conference on Learning Representations google schola K. He / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778 google schola H. J. Jang / 2019 / A Study on the Construction of Deep Learning Dataset based on Virtual Lidar Sensor Point Cloud google schola 윤승제 / 2020 / 자율주행 차량의 학습 데이터 자동 생성 시스템 개발 / 한국ITS학회 논문지 19(5):162~177 dbpia

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