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초록·키워드
This paper proposes an object-based auto-exposure adjustment system to enhance object detection performance under various illumination conditions. The system automatically adjusts the exposure value through a feedback loop when the current lighting conditions are not suitable for object detection. The proposed method focuses on adjusting the exposure for object candidate regions, utilizing semantic information of specific areas to improve the final object detection accuracy. Additionally, it reduces computational costs by minimizing processing for irrelevant areas. The network architecture is robust and efficient under diverse environmental conditions, contributing to the development of integrated systems where AI models and external hardware devices operate together in the field of object detection.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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