Stereoscopic Imaging System 및 딥러닝을 활용한 충돌 회피 알고리즘 개발

Q: 이 논문에서 정의한 YOLO란 무엇인가?

YOLO는 딥러닝 기반의 FAST 객체 탐지 알고리즘 중 하나로, 영상인식 알고리즘의 한 종류이다. 과거 영상인식 알고리즘의 문제였던 정확도와 인식 속도를 개선하여, 실시간으로 높은 FPS의 영상을 처리하며 객체를 인식할 수 있게 한다. 이를 통해 다양한 분야에서 영상인식 기술의 활용을 가능하게 한다.

Q: 스테레오 카메라와 딥러닝을 활용한 충돌 회피 알고리즘의 핵심은 무엇인가?

연구 결과, 저가의 스테레오 카메라와 딥러닝 기반의 YOLO 알고리즘을 결합하여 자율주행 보조장치의 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다. YOLO를 통해 높은 FPS 영상에서 물체를 인식하고, 스테레오 이미징 기술로 인식된 물체의 3D 위치를 파악하여 고가의 LiDAR나 RADAR 없이도 정확한 충돌 회피 기능을 구현할 수 있다.

신상훈; 이용훈; 최웅철

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신상훈 (국민대학교) 이용훈 (국민대학교) 최웅철 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2019.11

수록면: 657 - 661 (5page)

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Due to the development of technology, research on autonomous vehicle driving is being actively conducted. Many people want to take autonomous driving, but the technology is unreliable and high in cost and limited use. In order to increase the reliability of autonomous driving using autonomous driving sub-devices using low-cost cameras that do not use expensive Radar or LiDAR, new technologies will be discussed. With the development of deep learning technology, an image recognition algorithm called YOLO has been developed, which shows the improvement of image recognition speed and high accuracy which is a problem of the existing image recognition. In addition, it is possible to develop an algorithm to obtain accurate position, velocity and acceleration by recognizing the object measured by YOLO using stereo image matching technology. Both technologies will enable the development of low cost autonomous driving sub-equipment using cameras.

#Autonomous(자율주행) #Vehicle(자동차) #Object detection(물체 탐지) #Stereo-camera(스테레오 카메라) #Stereo-image(스테레오이미지) #Deep learning(딥러닝) #YOLO(You Only Look Once)

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