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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,161 - 1,169 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2018.18.0151
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The deep-learning-based method is a costly method that requires the addition of a lot of learning data and hardware. This paper proposes a 3D vehicle detection method using only 3D lidar in autonomous vehicles. The proposed method generates density image and height image using point clouds. Candidates of the vehicle are detected from the complex image, and images for extracting features are generated from each candidate. In addition, we use the SVM (Support Vector Machine) instead of deep-learning, a low-cost learning method, to classify HOG (Histogram of Oriented Gradient) feature vectors. The proposed method can reduce the amount of computation as well as the execution time. The vehicle can be detected and the distance to the vehicle can be measured. Experimental results show the performance of the proposed method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 시스템 정의
III. 3차원 차량 검출 방법
IV. 실험
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (20)
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