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DeVTr 의 Base Model 종류에 따른 비디오 분류 결과 비교
허승회,박운상 한국차세대컴퓨팅학회 2023 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2023 No.06
DeVTr은 비디오 데이터 처리에서 프레임 간 변환을 통해 기존의 프레임 기반 모델보다 더 나은 성능을 제공 한다. 본 논문은 다양한 base model을 기반으로 한 DeVTr의 성능을 비교하고 분석하였다. 실험 결과, resnet26을 base model로 사용하는 DeVTr이 비디오 변환 작업에서 시각적 품질과 정확성 면에서 우수한 성 능을 보여주는 것을 확인했으며 향후 더 큰 규모의 데이터셋을 활용화여 성능을 비교할 예정이다.
자동차 전용 도로 환경에서의 차선 검출과 Pure Pursuit 알고리즘을 이용한 차선 유지 시스템
허승회(Seunghoi Heo),백선우(Sunwoo Baek),김정하(Jungha Kim) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2018 No.6
This study demonstrates how to detect lanes on automobile road and to track (keep the lanes) the lane using detected lane information. First, I converted the input image of the camera into a gray image. Then, by using the Inverse Perspective Mapping, the perspective of the image was removed and the information of the lane with the constant thickness was strengthened by using the LDA (Line Difference Accumulation) method. Next, the position of the left and right lanes was confirmed by hough transformation clustering to identify the position of the left and right lane. In addition, to detect lane points, the lane points classified after template matching were approximated using the RANSAC(Random Sample Consensus) algorithm. Based on the above procedure, coordinate transformation was performed to find the position of the target point according to the speed of the vehicle and to use it for tracking the path. Finally, the final steering angle was obtained by applying the Pursuit method using the converted target point. The lane keeping test was performed based on the obtained steering angle, and the steering angle obtained from the vehicle OBD II and the difference (lateral distance error) between the center of the lane and the center of the vehicle was measured and presented.