Jurnal Internasional Sensor, Vol. 19, Halaman 281: Deteksi Berbasis Berbasis Deep dan Klasifikasi Marka Jalan oleh Sensor Kamera Cahaya Terlihat

Download Jurnal Disini

Sensor, Vol. 19, Halaman 281: Deteksi dan Klasifikasi Marka Jalan Berbasis RetinaNet Jauh oleh Sensor Kamera Cahaya Terlihat

Sensor doi: 10.3390 / s19020281

Penulis:
Toan Hoang
Phong Nguyen
Noi Truong
Lee muda
Taman Kang

Deteksi dan klasifikasi marka jalan merupakan prasyarat untuk mengoperasikan kendaraan otonom. Meskipun sebagian besar penelitian berfokus pada deteksi tanda lajur jalan, deteksi dan klasifikasi tanda jalan lainnya, seperti tanda panah dan tanda sepeda, belum mendapat banyak perhatian. Oleh karena itu, kami mengusulkan metode deteksi dan klasifikasi untuk berbagai jenis tanda panah dan tanda sepeda di jalan di berbagai lingkungan kompleks menggunakan jaringan saraf convolutional mendalam satu tahap (CNN), yang disebut RetinaNet. Kami menguji metode yang diusulkan dalam skenario jalan yang kompleks dengan tiga dataset terbuka yang ditangkap oleh sensor kamera cahaya tampak, yaitu dataset perkotaan Malaga, dataset Cambridge, dan dataset Daimler pada komputer desktop dan sistem tertanam NVIDIA Jetson TX2. Hasil eksperimental yang diperoleh dengan menggunakan tiga database terbuka menunjukkan bahwa metode yang diusulkan RetinaNet berbasis mengungguli metode lain untuk deteksi dan klasifikasi tanda jalan baik dari segi akurasi dan waktu pemrosesan.

Download Jurnal Disini
Jurnal

Sensor, Vol. 19, Halaman 281: Deteksi Berbasis Berbasis Deep dan Klasifikasi Marka Jalan oleh Sensor Kamera Cahaya Terlihat