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저자정보
송은지 (Sungkyunkwan University) 김태윤 (Sungkyunkwan University) 김효빈 (Sungkyunkwan University) 김경호 (Sungkyunkwan University) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.20 No.4
발행연도
2023.12
수록면
92 - 99 (8page)

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Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.
#Speed Limit Sign(속도 제한 표지판) #Camera Image(카메라 이미지) #Deep Learning(딥러닝) #Labeling(라벨링) #Virtual Environment(가상환경) #Real-time(실시간) #Sensor Fusion(센서퓨전)

목차

Abstract
1. 서론
2. YLLE
3. 깊이 추정
4. 검증
5. 결론
References

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