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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 795 - 801 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0120
이용수
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Recently, IT companies such as Google, NVIDIA, and NAVER have been also developing autonomous vehicle platform technologies. In particular, sensors for object detection in surrounding environments have been improved in recognition rates by applying multi-sensor systems using camera, LiDAR, and radar. With the increasing importance of recognition technology, 3D information-based recognition technologies have been actively advanced as a commercial product of 3D-LiDAR. In this paper, a candidate group of point-clouds from 3D-LiDAR is extracted using Euclidean clustering in order reduce the processing time delay in RPN (Region Proposal Network), which is one of the basic schemes for existing object detection. Then, it proposes types of input slicing, based on the extracted candidates. In addition, the accuracy and the processing time using four CNN networks (Basic CNN, ResNet, VGG16, and MobileNet) are compared over not only the private data(CVLab dataset) obtained in actual road environment but also the publicly open KITTI dataset.
목차
Abstract
I. 서론
II. Euclidean distance 클러스터링을 이용한 후보군 검출
III. 3D slicing을 이용한 CNN classification
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
M. Himmelsbach and H. -j. Wunsche, “LiDAR-baed 3D object perception,” Proceedings of 1st International Workshop on Cognition for Technical Systems, 2008.
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014.
R. Girshick, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788, 2016.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards realtime object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015.
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014.
R. Girshick, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788, 2016.
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