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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 499 - 505 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0045
이용수
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This study proposes a method for detecting 51 types of traffic signs, 3 types of traffic lights, and different types of vehicles and pedestrians, that encountered in driving situations, by using a monocular camera. Object detection on the road was performed using a Faster RCNN (Faster Region Convolutional Neural Network) model, and a SVM (Support Vector Machine) classifier was used to improve the recognition performance and reduce the instances of both false positives and false negatives. Herein, this algorithm was defined as the hybrid faster RCNN-SVM detector. Data were obtained and monitored in real time. On average, the accuracy of our algorithm was 5.8% higher than those of the existing learning models. Furthermore, false-positive and false-negative instances decreased by approximately 31.4% and 38.3% on average, respectively. The processing speed of the algorithm was improved by an average of approximately 24% using a median flow tracker and the hybrid faster RCNN-SVM detector in combination.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안 방법
III. 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Future Proof, “The future of autonomous vehicles,” 2019, https://www.futuresplatform.com/blog/future-autonomous-vehicles.
F. Zhang, C. Li, and F. Yang, “Vehicle detection in urban traffic surveillance images based on convolutional neural networks with feature concatenation,” Sensors, vol. 19, pp. 21-23, Jan. 30, 2019.
M. Park, H. Kim, H. Choi, and S. Park, “A study on vehicle detection and distance classification using mono camera based on deep learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 2, pp. 90 96, Apr. 2019.
A. s. Abdullah, M. A. Abed, and A. N. Ismael, “Traffic signs recognition using cuckoo search algorithm and Curvelet transform with image processing methods,” Journal of Al- Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, vol. 11, no. 2, pp. 74-81, Apr. 2019.
C. Jung, D. Lee, and D. H. Shim, “Vison-based traffic light recognition system using faster RCNN,” The Korean Society Of Automotive Engineers Conference, pp. 868-871, Jun. 2018.
M. Park, H. Kim, H. Choi, and S. Park, “A study on vehicle detection and distance classification using mono camera based on deep learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 2, pp. 90 96, Apr. 2019.
A. s. Abdullah, M. A. Abed, and A. N. Ismael, “Traffic signs recognition using cuckoo search algorithm and Curvelet transform with image processing methods,” Journal of Al- Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, vol. 11, no. 2, pp. 74-81, Apr. 2019.
C. Jung, D. Lee, and D. H. Shim, “Vison-based traffic light recognition system using faster RCNN,” The Korean Society Of Automotive Engineers Conference, pp. 868-871, Jun. 2018.
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