Earticle

초록

한국어

Object Detection을 이용해 물체를 탐지하는 자율 주행 자동차는 탐지 환경에 따라 객체의 인식률이 달라질 수 있다. 현재 야간 환경에서의 Object Detection 성능은 주간 환경에서의 Object Detection 성능보다 더 낮은 수준이다. 이는 모델의 객체 탐지 정확도에 악영향을 미쳐 안전성 문제를 야기할 수 있기 때문에 자율 주행 자동차가 사용화 되는데 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 KITTI 데이터셋을 이용하여 주간 및 야간 환경에 대한 Object Detection의 성능에 대해 실험 및 비교 분석한다. Data Augmentation을 통해 어두운 환경과 밝은 환경에서의 Detection 성능 비교 후 어두운 환경에서의 성능 하락에 대한 문제점을 제시하여, 야간 환경에서의 Object Detection 성능 개선의 필요성을 강조한다. 더 나아가 자율 주행 자동차의 안전성 확보 및 상용화를 위해 다양한 환경에 적용할 수 있는 Object Detection 연구의 필요성에 대해서도 강조한다. 실험 결과, 야간 환경의 Object Detection 성능이 주간 환경의 Object Detection 성능보다 감소한 것을 알 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. Faster R-CNN
2.2. DETR
3. 실험방법
3.1. KITTI 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

저자

• 임유리 [ 가천대학교 ]
• 최창 [ 가천대학교 ] 교신저자

참고문헌