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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 56 - 62 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.18.0185
이용수
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In order for an autonomous vehicle to move, object detection is required to recognize the surrounding environment. The sensors used for object detection mainly use a camera and lidar. However, it is difficult to detect the camera because of its influence on the surrounding environment. Therefore, object detection using lidar is required. For lidar-based object detection, we mainly use a high-channel lidar with a high resolution. However, high-channel lidar is expensive and is difficult to commercialize. To solve this problem, object detection studies using low-channel lidar are underway. In this paper, we present an algorithm to find an object (vehicle or pedestrian) using three 3D low-channel lidar systems. First, we converted the data from the lidar to the polar view. Then, we input the converted polar view into YOLO v3 to predict the class and the region of interest (ROI) of the object. We used K-means to separate the background and the object from the image in the predicted ROI to find the object except for the background. Only the object area found last was converted back into 3D space to find the location of the object.
목차
Abstract
I. 서론
II. 라이다 데이터의 영상 변환 방법
III. 객체 인식 알고리즘
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” 2014 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Columbus, USA, pp. 580-587, 2014.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: unified, real-time object detection,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, USA, pp. 779-788, 2016.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2017.
W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y. Fu, and A. C. Berg, “SSD: Single Shot MultiBox Detector,” European Conference on Computer Vision 2016, Amsterdam, Netherlands, pp. 21-37, 2016.
J. Dai, Y. Li, K. He, and J. Sun, “R-FCN: Object detection via region-based fully convolutional networks,” Neural Information Processing Systems 2016, Barcelona, Spain, pp. 379-387, 2016.
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S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2017.
W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y. Fu, and A. C. Berg, “SSD: Single Shot MultiBox Detector,” European Conference on Computer Vision 2016, Amsterdam, Netherlands, pp. 21-37, 2016.
J. Dai, Y. Li, K. He, and J. Sun, “R-FCN: Object detection via region-based fully convolutional networks,” Neural Information Processing Systems 2016, Barcelona, Spain, pp. 379-387, 2016.
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