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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배철희 (공주대학교) 이세진 (공주대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제43권 제2호(통권 제401호)
발행연도
2019.2
수록면
85 - 91 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2019.43.2.085

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

도시 구조물 분류를 위한 거리데이터 기반의 3층 구형 특징 이미지 생성
배철희 ,  이세진 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료
라이다 데이터의 도시 구조물 점 군 분류를 위한 다층 구형 특징 조합 방법의 개발
배철희 ,  이세진 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료
라이다 센서 데이터를 이용한 구형 특징 표현 기반의 도시 구조물 3차원 점 군 분류에 관한 연구
배철희 ,  이세진 대한기계학회 논문집 A권 2019.02 학술저널

2018

라이다 센서 데이터를 이용한 도시구조물 인식을 위한 구형특징표현 기반의 도시 구조물 인식에 관한 연구
배철희 ,  이언호 ,  이세진 대한기계학회 춘추학술대회 2018.05 학술대회자료

초록· 키워드

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물체 인식은 영상 등의 이미지 정보와 깊이 정보 등의 센서 데이터를 이용하여 물체의 종류와 크기, 방향, 위치 등의 고차원적인 공간 정보를 실시간으로 알아내는 기술로 자율주행의 기본 기술이 된다. 본 논문에서는 거리 데이터 기반의 물체인식을 목표로 하고 있으며, 3차원 점을 구성하고 있는 모든 점에 의미를 부여 할 수 있는 구형 특징 표현을 이용한 학습 데이터 생성을 제안하였다. 구형 특징 표현을 이용하여 생성된 학습 데이터는 주변 점들의 분포와 밀집도를 이용하여 한 점의 특징을 정의 함으로서 모든 점들에 대하여 생성이 가능하기 때문에 인공지능을 위한 학습데이터 준비에 매우 용이하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 KITTI 데이터와 직접 수집한 라이다 센서 데이터를 구형 특징 표현에 적용하여 학습 데이터를 생성하고 생성된 학습 데이터를 인공지능 학습의 한 종류인 CNN(Convolutional Neural Network)에 입력하여 도시 구조물에 대한 3차원 점 군을 분류하고자 하였다.
#LiDAR Sensor(a라이다 센서) #Depth Data(거리 데이터) Object Recognition(물체 인식) #Urban Structure(도시 구조물) #KITTI Data(키티 데이터) #Spherical Signature Descriptor(구형 특징 표현) #Convolutional Neural Network(합성곱 신경망)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터
3. 학습데이터 생성
4. 인공지능 학습
5. 실험
6. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Nguyen, A., Yosinski, J. and Clune, J., 2015, Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 427~436. google schola Qi, C. R., Liu, W., Wu, C., Su, H. and Guibas, L. J., 2017, Frustum Pointnets for 3d Object Detection from Rgb-d Data, arXiv preprint arXiv:1711.08488. http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ First Geodesic Dome: Planetarium in Jena 1922 incl. Patent Information Archived March 19, 2013, at the Wayback Machine. google schola Lee, S. and Kim, D., 2016, “Spherical Signature Descriptor of 3D Point Cloud and Environmental Feature Learning Based on Deep Belif Nets for Urban Structure Clssfication,” Journal of Korea Robotics Society, Vol. 11, No. 3, pp. 115~126. google schola

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