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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김가현 (세종대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
599 - 607 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.7.599

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

CNN 기반 차량 밑면 중심점 검출을 통한 차량 위치 추정 정확도 개선
김가현 ,  정호기 ,  서재규 한국자동차공학회논문집 2022.07 학술저널
V2X 서비스를 위한 딥러닝 기반 차량 밑면 사각형 검출
김가현 ,  정호기 ,  서재규 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022.06 학술대회자료

2021

딥러닝 기반 차량 밑면 중심점 추정을 통한 차량 위치 추정 개선
김가현 ,  최경택 ,  정호기 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a method to improve vehicle position accuracy by detecting its bottom face center(BFC) based on a convolutional neural network. The proposed method is implemented by simply adding only the heads for BFC detection after maintaining the architecture of the existing vehicle detector. The BFC is calculated based on the feature map obtained from the vehicle detector. In order for the network to detect the BFC, the origin and distance function must be defined. In this paper, eight combinations of two methods for the origin, and four methods for the distance function were compared and evaluated. The performance of the proposed method is quantitatively evaluated by using Euclidean distance error and normalized Euclidean distance error. The result of this study revealed that the proposed method shows a 94.6 % improvement in vehicle position accuracy, compared to the previous method.
#Vehicle position estimation(차량 위치 추정) #Bottom face center(밑면 중심점) #Deep neural network(딥뉴럴네트워크) #Vehicle-to-infrastructure communication(V2I 통신) #Surveillance camera(감시 카메라)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험
4. 결론
References

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