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

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이시현 (국민대학교) 강연식 (국민대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
452 - 461 (10page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0016

이용수

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

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
This paper employs a deep learning method for segmenting drivable and non-drivable areas in an urban environment using the BDD (Berkeley Deep Drive) 100K image database. In particular, we propose a semantic segmentation network using an encoder module based on depth-wise separable, non-bottleneck-1D, and pyramid pooling. The BDD 100K dataset provides reference classification results of directly drivable area, alternative drivable area, and none, under different weather, time, and location conditions. The performance of the developed network is verified using a computation environment equipped with a GPU (Graphics Processing Unit) for evaluating its feasibility of real-time implementation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 주행가능영역 검출을 위한 네트워크 구성
Ⅳ. 네트워크 학습 및 검증
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

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

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-000679280