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이동진 (한국전자통신연구원) 김재홍 (한국전자통신연구원) 한승준 (한국전자통신연구원) 최정단 (한국전자통신연구원) 박정희 (충남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2016.6
수록면
775 - 778 (4page)

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This paper presents a traffic light recognition(TLR) system using two different methods. First, we adopt a histogram of oriented gradients (HOG), which is a feature descriptor, originally used for pedestrian detection. Second, a pre-trained convolutional neural network model is used for fine-tuning the traffic light dataset. To evaluate the performance of our proposed method, we used the LISA traffic light dataset, which is publicly available from VIVA challenge website. Using the dataset, we achieved 99.13% recognition accuracy using the HOG feature.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 신호등 인식 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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