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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 984 - 989 (6page)
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Along with the current rapid development of technology, object classification is being researched, developed, and applied to security systems, autonomous driving, and other applications. A common technique is to use vision cameras to collect data of objects in the surrounding environment. Along with many other methods, LiDAR sensors are being used to collect data in space to detect and classify objects. By using the LiDAR sensors, some disadvantages of image sensors with the negative influence on the image quality by weather, light condition, and period will be covered. There are other researchers who studied the 3D point cloud data for object classification in space. A study of spherical signature descriptor by C.H Bae, et al, based on the spheres though creates the uneven space inside by the shape of the spheres. In this study, a volumetric image descriptor in 3D shape is developed to handle 3D object data in the urban environment obtained from LiDAR sensors and convert it into image data before using deep learning algorithms in the process of object classification. The study showed the potential possibility of the proposal and its further application.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. SENSOR DATA
3. RESEARCH METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
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