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최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는96%의 결과를 보였다.
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A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems : 1106 ~ 1114
B. J. Kim. / 2017 / License Plate Detection System Using Faster R-CNN method for Outdoor Images / Graduate School of Chonbuk National University
J. H. Kang. / 2017 / Design of Programmable CNN Accelerator for Vehicular Image Recognition / Graduate School of Soongsil National University
J. H. Kim. / 2007 / Object based image retrieval using extraction of salient points and image segmentation / Graduate School of Hanyang National University
J. Shi / 1994 / Good features to track / IEEE : 593 ~ 600
B. J. Kim. / 2017 / License Plate Detection System Using Faster R-CNN method for Outdoor Images / Graduate School of Chonbuk National University
J. H. Kang. / 2017 / Design of Programmable CNN Accelerator for Vehicular Image Recognition / Graduate School of Soongsil National University
J. H. Kim. / 2007 / Object based image retrieval using extraction of salient points and image segmentation / Graduate School of Hanyang National University
J. Shi / 1994 / Good features to track / IEEE : 593 ~ 600
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