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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문은 임베디드 보드에서 Darknet과 YOLO를 통해 멀티 카메라로 전방과 후방 모두의 object detection을 수행하는 방법을 제안한다. 주행 중인 차량에서 진행 방향인 전방 object 인지가 후방 object 인지에 비해 중요도가 높다는 점을 고려하여 전방 카메라의 fps를 후방 카메라의 fps에 비해 약 3배 높게 구현한다. 이는 차량 후방의 landmark에 대한 data association에 활용 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001868671
