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최근 자율주행 자동차 시스템에 대한 관심이 증가하면서 자율주행 자동차의 안전을 책임지는 ADAS(Advanced Driver Assistance System)는 각종 위협이나 사고에 대비해야 한다. 특히 자율주행 시 보행자 사고는 치명적으로 생명과 직결되어 큰 사고로 이어질 수 있다. 최근 5년간 교통안전공단이 분석한 결과 안개 낀 날에 보행자 교통사고 치사율이 맑은 날에 비해 5.3배 더 높으며 이는 안개 낀 날 및 흐린 날의 기상상태에 따른 시야 미확보가 안전운행에 가장 큰 위험요인으로 작용한 것으로 분석되어진다. 이에 본 논문에서는 자율주행중 기상악화로 인한 교통사고 치사율을 감소하기 위한 딥러닝 기반 기상 악화대응 보행자 검출 시스템을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 시스템을 설계하기 위하여 먼저 영상 안개 유무 확인 후 안개 노이즈를 보정하였다. 이후 YOLO(You Only Look Once)...
저자 | 함민정 |
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학위수여기관 | 가천대학교 ← 경원대학교 (X) |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 모바일소프트웨어학과 |
지도교수 | 박석천 |
발행연도 | 2018 |
총페이지 | 65p |
키워드 | 딥러닝 기상 악화 보행자 검출 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14740876&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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