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Poster Session Ⅱ : Artificial Intelligence / IoT & Big Data
E-Scooter Detection Dataset Construction and Its Evaluation Using CNN Models
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 8th International Conference on Next Generation Computing 2022 (2022.10)바로가기
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- 페이지
- pp.256-258
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A419791
원문정보
초록
- 영어
- Recently, as e-scooter rental services are growing, e-scooter is considered as one of the most convenient and inexpensive means of transportation. As the use of e-scooters has soared in recent years, traffic accidents between vehicles and e-scooters riders have also increased. Therefore, there is also a need for the development of deep learning techniques for detecting e-scooters and riders. However, there is no large dataset labeled for e-scooters on the road captured by dash cameras on vehicles. In this paper, a new e-scooter dataset has been constructed using vehicles’ dashcam views to address this problem. This dataset consists of running e-scooters, parked e-scooters, e-scooter riders, and pedestrians. This paper also presents a CNN model for detecting e-scooters and riders, and analyzes the detection performance using our e-scooter dataset.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CONSTRUCTING DATASET
III. TRAINING AND EVALUATION
IV. CONCLUSION
REFERENCES
키워드
e-scooter kickboard detection CNN저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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