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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 신지태 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100012159 |
과제고유번호 | 1345313744 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-08-14 |
키워드 | 자율주행.영상처리.고난도 영상.동영상.semantic segmentation.object detection.convolution neural network.fusion network.multi-sensor. |
□연구개요
자율 주행 환경에서 날씨가 좋거나 밝은 환경에서의 물체인지가 상대적으로 용이하다. 그러나 날씨 악화나 어두운 환경과 같은 고(高 )난이도 상황에서는 객체를 구별하기가 힘들다. 이는 기존의 RGB영상을 이용한 객체인식 및 분류가 실패할 가능성이 높다. 이를 해결하기 위한 구조적 해결 방법과 입력 영상의 확장으로 해결하였다. 고난도 영상의 특성을 고려한 최근 영상 처리에서 높은 성능을 보여주는 딥러닝 기반의 구조를 기반으로 한 네트워크 구조 제안을 통해 고 난이도 상황에서도 높은 정확도를 보이는 모델을 연구하였다. 기존
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