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송하민 (건국대학교) 김찬수 (건국대학교) 손영록 (건국대학교) 조지은 (건국대학교) 조기춘 (건국대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
487 - 487 (1page)

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최근 자율주행의 핵심은 인지 파트는 다양한 센서를 기반으로 개발되고 있다. 그 중 LiDAR는 정밀한 위치 정보를 제공하고 외부 환경조건에 영향을 적게 받는다는 장점이 있어 이를 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 딥러닝의 발전에 따라 뉴럴 네트워크를 이용한 객체 분류, 인식 및 의미론적 분할 등 다양한 task가 수행되고 있다. 포인트 클라우드 의미론적 분할은 가장 높은 수준의 분류로, 모든 포인트에 클래스를 부여하여 풍부한 정보를 제공한다. 지도 학습을 이용한 의미론적 분할은 포인트 별 분류 정답이 표기된 데이터셋이 필수적이다. 하지만 의미론적 분할된 포인트 클라우드 데이터셋은 매우 부족하며 한국의 도로 상태를 반영한 분류 체계를 갖는 데이터셋은 거의 없다. 따라서 ‘자율주행을 위한 의미론적 전역 포인트 클라우드 맵 데이터셋’을 구축하고자 한다.
본 데이터셋의 구축과정은 Fig.1과 같이 진행된다. 첫번째 단계인 logging 과정에서는 데이터 취득 지역을 선정하고, ... 전체 초록 보기
#LiDAR(라이다) #Point Cloud Map(포인트 클라우드 맵) #Semantic Segmentation(의미론적 분할) #Dataset(데이터셋) #Deep Learning(딥러닝)

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