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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 677 - 684 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0081
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This study develops a road-detection and obstacle-avoidance system for autonomous vehicles using a monocular camera and deep learning technology. The system is specifically designed to detect roads and obstacles in real time, thereby facilitating the identification of safe and efficient driving paths. This system captures real-time images with a monocular camera, and deep learning models for object detection and semantic segmentation are developed and implemented. Subsequently, a 3D map is generated based on the detected information using a pinhole camera model. The objective of this study is to develop a cost-effective and streamlined monocular camera-based system applicable to autonomous vehicles, enhancing their safety, reliability, and emergency response capabilities. This system aims to replace or supplement binocular camera systems, thereby reinforcing vehicle safety and providing a technological foundation for using monocular systems as viable alternatives or complements.
목차
Abstract
I. 서론
II. 딥러닝 모델
III. 시스템 설계
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
J. Zhao, W. Zhao, B. Deng, Z. Wang, F. Zhang, W. Zheng, W. Cao, J. Nan, Y. Lian, and A. F. Burke, “Autonomous driving system: A comprehensive survey,” Expert Systems with Applications, pp. 122836, 2023.
E. Yurtsever, J. Lambert, A. Carballo, and K. Takeda, “A Survey of autonomous driving: Common practices and emerging technologies,” IEEE Access, vol. 8, pp. 58443-58469, 2020.
L. Neuweiler, and P. V. Riedel, “Autonomous driving in the logistics industry: A multi-perspective view on self-driving trucks, changesin competitive advantages and their implications, ” Digitala Vetenskapliga Arkivet, 2017.
J. Janai, F. Güney, A. Behl, and A. Geiger, “Computer vision for autonomous vehicles: problems, datasets and state of the art,” Foundations and Trends® in Computer Graphics and Vision, vol. 12, no. 1–3, pp. 1-308, 2020.
H. H. Ha, and H. B. Lee, “Learning-based collision probability prediction and obstacle avoidance for a mobile robot using a depth image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 6, pp. 608-614, 2022.
E. Yurtsever, J. Lambert, A. Carballo, and K. Takeda, “A Survey of autonomous driving: Common practices and emerging technologies,” IEEE Access, vol. 8, pp. 58443-58469, 2020.
L. Neuweiler, and P. V. Riedel, “Autonomous driving in the logistics industry: A multi-perspective view on self-driving trucks, changesin competitive advantages and their implications, ” Digitala Vetenskapliga Arkivet, 2017.
J. Janai, F. Güney, A. Behl, and A. Geiger, “Computer vision for autonomous vehicles: problems, datasets and state of the art,” Foundations and Trends® in Computer Graphics and Vision, vol. 12, no. 1–3, pp. 1-308, 2020.
H. H. Ha, and H. B. Lee, “Learning-based collision probability prediction and obstacle avoidance for a mobile robot using a depth image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 6, pp. 608-614, 2022.
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