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전현재 (대구경북과학기술원) 박성정 (대구경북과학기술원) 손성호 (자동차안전연구원) 이정기 (자동차안전연구원) 안진웅 (대구경북과학기술원) 최경호 (대구경북과학기술원) 임용섭 (대구경북과학기술원)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제16권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
92 - 101 (10page)

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Autonomous driving technology nowadays targets to level 4 or beyond, but the researchers are faced with some limitations for developing reliable driving algorithms in diverse challenges. To promote the autonomous vehicles to spread widely, it is important to properly deal with the safety issues on this technology. Among various safety concerns, the sensor blockage problem by severe weather conditions can be one of the most frequent threats for lane de-tection algorithms during autonomous driving. To handle this problem, the importance of the generation of proper datasets is becoming more significant. In this paper, a synthetic lane dataset with sensor blockage is suggested in the format of lane detection evaluation. Rain streaks for each frame were made by an experimentally established equation. Using this dataset, the degradation of the diverse lane detection methods has been verified. The trend of the per-formance degradation of deep neural networkbased lane detection methods has been analyzed in depth. Finally, the limitation and the future directions of the network-based methods were presented.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험 및 연구 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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