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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이영현 (국민대학교) 유진우 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
707 - 715 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.9.707

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

딥러닝 기반 Keypoint/Descriptor 추출 및 Optical Flow 매칭을 통한 Visual SLAM 성능 향상 연구
이영현 ,  유진우 한국자동차공학회논문집 2023.09 학술저널
딥러닝 기반 KeyPoint/Descriptor 추출 및 Optical Flow 활용한 ORB SLAM 성능 향상 방법론
이영현 2023.01 학위논문

2022

딥러닝 기반의 Keypoint 및 Descriptor를 활용한 Visual SLAM 성능 향상 연구
이영현 ,  유진우 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we are proposing a methodology that can replace handcrafted feature points and descriptors by using deep learning, and enhance image matching by using optical flow. To obtain feature points with robust repeatability and reliability, we will utilize R2D2, a deep learning network based on L2-Net. The inferred feature points and descriptors are only passed to SLAM if they satisfy the minimum requirements for repeatability and reliability. Moreover, in image areas where there is optical flow, matching is performed by relying on optical flow. Experimental results show that our methodology achieves lower path errors in terms of RMSE for the most part of the experimental data than the existing ORB Extractor in ORB SLAM.
#SLAM(동시적 위치추정 및 지도 작성) #Deep learning(딥러닝) #Keypoint(특징점) #Descriptor(기술자) #Repeatability(반복성) #Reliability(신뢰성) #Optical flow(광류)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Proposed SLAM
4. Experiment
4. 결론
References

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임동선 ,  유진우 한국자동차공학회논문집 2023 .08
저조도 환경에서 Visual SLAM을 위한 이미지 개선 방법
유동길 ,  정지훈 ,  전형준 외 3명 로봇학회 논문지 2023 .03
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