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장애물 인식 과정에서 인공지능 카메라를 사용했으나, FPS가 낮아 사물을 제대로 인식하지 못하는 문제가 있었음
보다 효율적인 구조를 통해 장애물 인식 정확도 및 처리 속도를 향상시킬 수 있는 방안을 탐색해보고자 함
한번에 처리해야 하는 데이터의 양이 많은 것이 가장 큰 문제라고 생각하고, 1차로 장애물을 분류한 후 2차로 자세하게 인식하는 구조를 고안함
다양한 방안을 실험해보는 과정에서 색상을 이용해 분류하는 방안을 채택함
색상을 통해 신호등, 차선, 장애물 등을 사전 인식 후 장애물 인식에 인공지능 카메라를 사용하도록 구성함