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본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법과 네트워크 구조
3. 제안한 모델의 구조
4.모델 훈련과 실험결과
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2017), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495.
Chen, L.-C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., and Yuille, A.L. (2018), DeepLab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 40, No. 4, pp. 834-848.
Fernandes, A.O., Moreira, L.F.E., and Mata, J.M. (2011), Machine vision applications and development aspects, 2011 9th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA). 19-21 December, Santiago, Chile, pp. 1274-1278.
He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J. (2016), Deep residual learning for image recognition, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 27-30 June, Las Vegas, NV, USA, pp. 770-778.
Long, J., Shelhamer, E., and Darrell, T. (2015), Fully convolutional networks for semantic segmentation, 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 15 October, Los Alamitos, CA, USA, pp. 3431-3440.
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