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저자정보
황준영 (세종대학교) 이연주 (세종대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,467 - 1,471 (5page)

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Recent research has focused mostly on semantic segmentation using only RGB images. However, in adverse weather conditions, such as nights with low light or heavy rain obscuring most objects, the performance of RGB image-based models can significantly deteriorate. To solve this problem, semantic segmentation models based on the sensor fusion of long-wave infrared (LWIR) images and RGB images have been studied. However, those models encountered a problem of slow inference speed when embedded into edge devices. Therefore, this paper proposes an approach to improving the inference speed of the semantic segmentation model that fuses LWIR images and RGB images.
#Edge Computing(에지 컴퓨팅) #Semantic Segmentation(의미론적 분할) #Sensor Fusion(센서 융합) #RGB Image(컬러 영상) #LWIR Image(장파 적외선 영상)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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