메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박하빛 (만도헬라일렉트로닉스) 김기만 (만도헬라일렉트로닉스) 김신욱 (만도헬라일렉트로닉스) 라볼레 필립 (만도헬라일렉트로닉스) 김범규 (만도헬라일렉트로닉스)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2017.5
수록면
611 - 614 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The traffic sign recognition (TSR) systems are generally composed of the following steps: extraction of the traffic sign region, segmentation of the traffic sign contents, and recognition of each character or contents. This task is challenging due to the long processing time of complex algorithms and the low recognition rate of non-uniform outdoor conditions such as diversity of illuminance conditions and the damaged traffic signs. To solve these problems, this paper proposes a TSR system based on brain-inspired processor. The main function of the system proposed by this paper is to track and recognize the signs by comparing the similarities with learned patterns of traffic signs in the neurons instead of using time-consuming complex algorithms. Furthermore, by learning images with various conditions, the proposed system is robust under diverse situations. The training dataset is acquired based on images taken while driving under various conditions such as a clear day and a rainy day. The experimental results show that the proposed approach performs well in the TSR systems.
#Traffic Sign Recognition(교통표지판 인식) #Vision Sensor(비전 센서) #Speed Limit Sign (속도제한표지판)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안하는 TSR 시스템
3. 검증 결과
4. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

인공촉각용 탄소나노튜브 기반 생체 모방형 신경
김진호 ,  차주영 ,  김종민 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2012 .04
인공촉각과 피부를 위한 탄소나노튜브 기반 생체 모방형 신경 개발
김종민 ,  김진호 ,  차주영 외 2명 제어로봇시스템학회 논문지 2012 .03
[2015년 제57회 사법시험 수석합격] 소중한 인연
천재필 고시계 2015 .12
대규모 데이터 기반의 뇌 신경망 (Brain Network) 연구 동향
김창업 ,  김상정 전자공학회지 2015 .02
뇌 모방 시각 지능을 이용한 철도 위험 상황 인식
안승영 ,  김동욱 ,  한일송 한국철도학회 학술발표대회논문집 2014 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-556-000999115