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민정원 (부산대학교) 박제강 (부산대학교) 강동중 (부산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제6호
발행연도
2017.6
수록면
474 - 481 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0057

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In this paper, we propose a method to detect the region of the traffic light using the Convolution Neural Network. Since the existing methods detect the traffic light based on the color component from pixel by pixel operation, the false detection rate and the white noise occurrence frequency are high for pixels having similar color components. On the other hand, the proposed method learns a convolution filter that performs region to pixel operation. Since the shape of the traffic light and the surrounding color components are also reflected in the learning, it is possible to reduce the white noise and detect a region relatively close to the object blob. In order to verify the proposed method, we performed a comparative experiment with the existing methods under the same conditions and the performance of the proposed method is much higher than that of the conventional methods.
#traffic light detection #convolutional neural network #color based detection

목차

Abstract
I. 서론
II. 기존연구
III. 신호등 검출
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan, “Object detection with discriminatively trained part based models,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, Issue 9, pp. 1627- 1645, Sep. 2010. P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M.. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun, “Overfeat: intergrated recognition, loca- Lization and detection using convolutional networks,” arXiv preprint arXiv:1312.6229v4, Dec. 2013. S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in neural information processing systems, pp. 91-99, Jun. 2015. Y. Shen, U. Ozguner, K. Redmill, and J. Liu, “A robust video based traffic light detection algorithm for intelligent vehicles,” 2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 521-526, Jun. 2009. Q. Chen, Z. Shi, and Z. Zou, “Robust and real-time traffic light recognition based on hierarchical vision architecture,” Image and Signal Processing (CISP), 2014 7th International Congress on, pp. 114-119, Oct. 2014.

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