Style Transfer를 이용한 주행 중인 이동체에서의 야간 차량 인식률 향상 방식 


46권  9호, pp. 968-973, 9월  2019
10.5626/JOK.2019.46.9.968


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  요약

차량 인식 알고리즘은 자율 주행 차량에 필요한 기술에 있어서 중요한 부분 중 하나이다. 자율주행에서의 차량 간 사고를 막기 위해 선행되어야 하는 첫 번째 기술은 바로 차량 인식 기술이다. 대부분의 제시되는 기존의 기법들이 주간의 상황에서 우수한 성능을 보이는 반면 야간의 상황에서는 그렇지 못하다. 따라서 본 논문은 컬러 필터 기반 이미지 스타일 트랜스퍼를 통해 이전의 기법보다 강력한 야간에서의 차량 인식 기법을 제안하고자 하였다. 제안하는 방법의 성능 평가 결과는 실제 데이터를 이용하였고, 그 결과를 통해 이상적인 세그맨테이션 결과의 정확도와 비교하여 제안하는 방법이 다른 방법들보다 우수함을 나타내었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

K. Kim and J. Kim, "Style Transfer Deep Learning Framework for Nighttime Robust Vehicle Detection in On-Road Mobile Platforms," Journal of KIISE, JOK, vol. 46, no. 9, pp. 968-973, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.9.968.


[ACM Style]

Kyeongseon Kim and Joongheon Kim. 2019. Style Transfer Deep Learning Framework for Nighttime Robust Vehicle Detection in On-Road Mobile Platforms. Journal of KIISE, JOK, 46, 9, (2019), 968-973. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.9.968.


[KCI Style]

김경선, 김중헌, "Style Transfer를 이용한 주행 중인 이동체에서의 야간 차량 인식률 향상 방식," 한국정보과학회 논문지, 제46권, 제9호, 968~973쪽, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.9.968.


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