GM-PHD 필터를 이용한 보행자 탐지 성능 향상 방법

이연준; 서승우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이연준 (서울대학교) 서승우 (서울대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제52권 제12호

발행연도: 2015.12

수록면: 150 - 157 (8page)

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보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.

#GM-PHD filter #LIDAR-based #multi target tracking #pedestrian detection

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - G. Xu / 2011 / Real-time Pedestrian Detection Based on Edge Factor and Histogram of Oriented Gradient / International Conference on Information and Automation

[학술대회논문] - N. Dalal / 2005 / Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / Computer Vision and Pattern Recognition

[학술지(정기간행물)] - D. Prokhorov / 2010 / A Convolutional Learning System for Object Classification in 3-D Lidar Data / IEEE Trans. Neural Networks 21 (5) : 858 ~ 863

[학술대회논문] - S. Awan / 2013 / Object Class Recognition in Mobile Urban Lidar Data Using Global Shape Descriptors / 2013 International Conference on 3D Vision

[학술대회논문] - C. Premebida / 2009 / Exploiting LIDAR-based Features on Pedestrian Detection in Urban Scenarios / 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems

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