메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종민 (전남대학교) 박정민 (전남대학교) 이준웅 (전남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
676 - 684 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0030

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Unlike LIDAR-based 3D object detection algorithms, stereo-based 3D object detection algorithms have low performance. The main reason for this problem is the low accuracy of the 3D information predicted from stereo image processing. Inaccurate 3D information distorts the 3D shape of an object. Therefore, this study aims to improve the performance of the stereo-based 3D object detection algorithms by proposing a filtering algorithm that can filter out inaccurate 3D information. The filtering algorithm uses a 3D offset, which is the distance between a 3D point on an object and the center of gravity of the object. Since the object size is limited, the 3D offset length of the points constituting the object is always smaller than the object size itself. However, there is a case where the 3D offset length of inaccurate 3D information is larger than the object size. The proposed filtering algorithm filters out inaccurate 3D information to address this issue. This study experimentally proves that the filtering algorithm is effective in enhancing the stereo-based 3D object detection performance.
#3D Point Filtering #3D Object Detection #3D Offset #Stereo Matching

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 3D 오프셋을 활용한 필터링 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
J. R. Chang and Y. S. Chen, “Pyramid stereo matching network,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5410-5418, 2018. google schola X. Guo, K. Yang, W. Yang, X. Wang, and H. Li, “Groupwise correlation stereo network,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3268-3277, 2019. google schola F. Zhang, V. Prisacariu, R. Yang, and P. H. S. Torr, “GA-Net: Guided aggregation net for End-To-End stereo matching,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 185-194, 2019. google schola X. Song, X. Zhao, H. Hu, and L. Fang, “EdgeStereo: A context integrated residual pyramid network for stereo matching,” Asian Conference on Computer Vision, pp. 20-35, 2018. google schola S. Shi, X. Wang, and H. Li, “PointRCNN: 3D object proposal generation and detection from point cloud,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-779, 2019. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

햅틱 디바이스를 이용한 Unity 기반 가상 로봇 매니퓰레이터 조작 시스템 구현
이진원 ,  김재형 ,  Hamza Khan 외 2명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .08
다중 특징 융합 기반 3차원 객체 검출 알고리즘
맹형이 ,  최수일 디지털콘텐츠학회논문지 2022 .01
사용자 자율추적형 골프캐디로봇의 개발 및 제어
김병수 ,  최정현 ,  이찬 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .02
내장 그래픽 칩 기반 머신 러닝과 딥러닝의 알고리즘 융합을 활용한 실시간 교통 신호인지
이재욱 ,  백승범 ,  최은지 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .02
이동로봇의 안전자율주행을 위한 실내환경에서의 LiDAR 점 데이터군 증강
노진홍 ,  양견모 ,  박민로 외 3명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .01

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0