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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김영진 (군산대학교) 홍성민 (군산대학교) 김선영 (군산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
656 - 661 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.23.8006

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Object detection is crucial in the field of autonomous driving. With the commercialization of level 3 autonomous vehicles, highly reliable object detection is required. Recent advancements have focused on enhancing object-detection performances by integrating camera sensors with other sensors and refining preprocessing algorithms. Detection accuracy must be improved and false positives must be reduced; additionally, assessing the performances of trained models in real-world environments is a priority. Despite high numerical performances, these models may exhibit poor detection capabilities under certain road conditions. Therefore, this study analyzes vehicle-detection performances based on factors such as angle, distance, image resolution, dataset, and model size and proposes specific research directions. The analysis reveals that vehicles can be consistently detected up to 120 m from the—front, front-diagonal, side, rear-diagonal, and rear across all resolutions—with the highest detection performance observed at 8K resolution, followed by high, ultra-high, and full-high definition.

목차

Abstract
I. 서론
II. 데이터 수집 및 실험 환경 설정
III. 검출 성능 분석
IV. 결론
REFERENCES

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