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SESSION B-4 : 교통 빅데이터 및 AI(Ⅲ)

RGB-T 이미지를 활용한 경량 중요 객체 검출 시스템 연구

원문정보

Research on Lightweight Salient Object Detection System Utilizing RGB-T Images

이준표, 정회준, 최정무, 권장우

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초록

한국어

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.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 연구 개요
Ⅱ. 관련 연구
1. 중요 객체 검출 (Salient Object Detection)
2. RGB-T
3. 효율적인 경량 신경망
Ⅲ. 실험
1. 실험 구성
2. 실험 데이터셋
3. 실험 결과 및 벤치마크
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌

저자정보

  • 이준표 인하대학교 전기컴퓨터공학과
  • 정회준 인하대학교 전기컴퓨터공학과
  • 최정무 인하대학교 컴퓨터공학과
  • 권장우 인하대학교 컴퓨터공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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