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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 483 - 489 (7page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2020.28.7.483
이용수
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Presented in this paper is a method of searching the parking space for an electric vehicle, and of tracking a wireless charging spot accurately from the bird’s-eye-view image provided by the AVM(around view monitoring) system, by fusing four fish-eye cameras already mounted on produced vehicles. In addition, how to get parameters and combine four fish-eye cameras for AVM images throughout camera calibration is introduced. The proposed detection method finds parking spaces based on vision using image segmentation. Assembling enormous datasets can be a very daunting and time-consuming task due to the manual effort of collecting and labeling data. To solve this problem, this paper used data augmentation, a data space solution to the problem of limited data. The proposed tracking method is robust against problems like dim lighting, background, and reflections on road surfaces.
목차
Abstract
1. 서론
2. AVM 영상 제작
3. 주차 영역 탐색
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
BMW
B. Leibe / 2007 / Dynamic 3D Scene Analysis from a Moving Vehicle / 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~8
이동규 / 2019 / 차량 영역 분할 영상을 이용한 주차선 이탈 경고 시스템의 실시간 구현 / 한국자동차공학회 논문집 27(7):553~560
J. Lee / 2019 / Segmentation of Vehicles and Roads by a Low-Channel Lidar / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 20(11):4251~4256
R. Prophet / 2017 / Parking Space Detection from a Radar Based Target List / 2017 IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM) :91~94
B. Leibe / 2007 / Dynamic 3D Scene Analysis from a Moving Vehicle / 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~8
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J. Lee / 2019 / Segmentation of Vehicles and Roads by a Low-Channel Lidar / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 20(11):4251~4256
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