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자료유형
학술저널
저자정보
장윤정 (세종대학교) 서재규 (세종대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제32권 제7호
발행연도
2024.7
수록면
559 - 568 (10page)
DOI
10.7467/KSAE.2024.32.7.559

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

단일 CNN 기반 AVM 영상에서의 주차 구획 검출 및 분할 동시 수행
장윤정 ,  서재규 한국자동차공학회논문집 2024.07 학술저널

2023

AVM 영상을 활용한 지역 및 전역 어텐션 기반 주차 구획 검출 및 분할
장윤정 ,  서재규 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposed a method to perform parking slot detection and segmentation simultaneously through a deep neural network that uses around view monitor(AVM) images. The proposed method used an end-to-end, trainable, one-stage convolutional neural network(CNN) to detect locations, orientations, types, and occupancies of parking slots while performing segmentation on parking slot markings. Moreover, this paper suggested an alternating training method that could effectively train a single network to perform two tasks(detection and segmentation) in situations with a label imbalance problem between the detection and segmentation datasets. In experiments, the proposed method was quantitatively evaluated by using two public AVM image datasets. Results confirmed that the proposed model, which performed both detection and segmentation simultaneously, exhibited superior or similar performance compared to models that performed either detection or segmentation only.
#Automatic parking system(자동 주차 시스템) #Parking slot detection(주차 구획 검출) #Parking slot segmentation(주차 구획 분할) #Convolutional neural network(합성곱 신경망) #Around view monitoring(AVM)(어라운드 뷰 모니터링)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

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