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Poster Session I : Next Generation Computing Applications I
Road-Ahead Abnormality Detection
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 10th International Conference on Next Generation Computing 2024 (2024.11)바로가기
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- 페이지
- pp.73-77
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468802
원문정보
초록
- 영어
- A system that recognizes unusual situations on the road in real-time and alerts them to the nearby vehicles helps ensure smooth and safe driving. In this paper we propose a method to accurately recognize abnormal road situations by combining object detection with hard negative mining and image classification based on YOLOV8 model. By combining object detection and image classification models, we gain the advantage of not only detecting abnormal road situations but also understanding their scale.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND
A. Image classification
B. Object detection
C. Hard negative mining
III. APPROACH
A. Dataset preparation
B. Model training
C. Result
IV. CONCLUSION AND FUTUREWORK
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
키워드
Road Hazards Detection Deep Learning Object Detection Image Classification Hard Negative Mining저자
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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