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NTIS 바로가기최근의 차량의 자율주행에 대한 사회적인 필요성이 가중되어지고 있다. 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 이미지 내에서 차량의 인식과, 차선, 신호등, 교통 표지판 등의 인식이 필요하다. 실질적으로 이전에 사용하던 많은 방법들 또한 성능적으로 뛰어나지만 여러 가지 사물의 분류에 있어서 최근 가장 급부상하고 있는 머신러닝의 한부분인 딥러닝으로서의 Convolutional Neural Network을 이용하여 차량을 검출하는 시도를 해보고자 한다. 또한 CNN의 특성이 이미지의 분류에 적합한 형태이므로 차량과 일반사물을 함께 인식시켜서 그 분류성능을 강화시킨다. 이러한 기술의 발전에 따라 각 차종의 인식과 차량의 타입을 알아낼 수 있게되면 톨게이트의 차종에 따른 금액의 ...
저자 | 윤성민 |
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학위수여기관 | 한양대학교 공학대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터공학 전공 |
지도교수 | 조인휘 |
발행연도 | 2016 |
총페이지 | vi, 42 p. |
키워드 | 컴퓨터공학 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14169154&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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