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양수빈 (서울과학기술대학교) 엄태훈 (서울과학기술대학교) 변형웅 (서울과학기술대학교) 류찬명 (서울과학기술대학교) 김현준 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,294 - 2,298 (5page)

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This paper proposes an object-based auto-exposure adjustment system to enhance object detection performance under various illumination conditions. The system automatically adjusts the exposure value through a feedback loop when the current lighting conditions are not suitable for object detection. The proposed method focuses on adjusting the exposure for object candidate regions, utilizing semantic information of specific areas to improve the final object detection accuracy. Additionally, it reduces computational costs by minimizing processing for irrelevant areas. The network architecture is robust and efficient under diverse environmental conditions, contributing to the development of integrated systems where AI models and external hardware devices operate together in the field of object detection.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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