자율주행 (1) 썸네일형 리스트형 [논문 리뷰] Visible and Thermal Camera-based Jaywalking Estimation using a Hierarchical Deep Learning Framework Abstract 기존 연구 문제 : 가시 카메라 기반 추정→ 해결 : 가시 + 열화상 카메라 사용하는 2단계 계층적 딥러닝 2단계?1) 장면 분류기2) 장면별 의미론적 분할 프레임 워크1. Introduction무단 횡단 관련 사고 위험 → 자율 주행에서 무단 횡단 보행자 견고하게 추정해야 기존 가시 카메라를 이용한 무단 횡단 추정의 문제점1. 조명 변화2. 정상적인 보행자 행동과 비정상적인 보행자 행동 간의 외관 유사성(Fig 1) → 정상 횡단 보행자와 무단 횡단 보행자가 구분되지 않음 3. 합법적인 보행자 횡단 지점 or 장면의 외관 변화(Fig 2) → Fig 2의 사진은 모두 정상 횡단 보행자 사진(Fig 3 참고).하지만 도로에 있는 신호(?) 표시(?)가 달라 합법적인 보행자라 판단하기 힘.. 이전 1 다음
