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김수연 (국민대학교) 권순웅 (국민대학교) 김명준 (국민대학교) 김정하 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2019.11
수록면
791 - 794 (4page)

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Autonomous vehicles requires quick and accurate perception of the surrounding environment. Thus many researches on perception system for autonomous vehicles using various sensors such as LiDAR, RADAR, and Camera are being conducted. In this paper, we propose a LiDAR based vehicle classification method using deep learning for autonomous vehicles. The proposed classification method firstly eliminates the ground data of the raw point cloud to reduce the amount of data. After that, an squeezeseg v2 algorithm is conducted for the classification of vehicle and euclidean clustering is applied to robustly correct the classified vehicle data. As a result, we have classified the vehicles robustly using this algorithm, and it can be used in the situation such as highway.
#Autonomous Vehicle(자율 주행 자동차) #Deep Learning(딥러닝) #Object Classification(물체 분류) #Clustering(군집화) #LiDAR(라이다)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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