한국ITS학회 학술대회 한국ITS학회 2024년도 춘계학술대회::한국ITS학회

차량 자율주행 시스템의 핵심 구성 요소인 비전 인식 기술의 발전은 다양한 환경 조건에서의 운행 안전성을 크게 향상 시켰다 수 있다. 열화상 카메라의 활용은 야간이나 극심한 날씨 조건에서의 기존 RGB 카메라 기반 시스템의 한계를 극복하기 위해 특 히 중요하다. 본 연구는 MobileNetV2를 기반으로 한 경량 중요 객체 검출 모델을 안드로이드 디바이스에 적용함으로써, RGB-T 이미지를 통해 향상된 객체 인식 능력을 연구해 보고자 한다. 이는 자율주행 차량의 안전성 및 신뢰성을 극대화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 다양한 환경 조건에서의 객체 검출 능력 강화를 위해 RGB 이미지와 열화상 이미지를 활용한다. 이를 통해 모델 이 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오에 대해 강건한 인식 능력을 개발할 수 있도록 한다.

자율주행을 위한 딥러닝 기반 저조도 이미지 개선 모델 제안

인해교, 문창주

한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 Inclusive ITS Technologies 2024.04 pp.346-350

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