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오차영 (국민대학교) 권순재 (국민대학교) 정현정 (국민대학교) 정구민 (대학전기학회)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제15권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
471 - 476 (6page)

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본 논문은 악천후에 약한 카메라와 라이다(LiDAR)의 문제점을 해결하기 위해 개발된 4D 이미징 레이더를 활용한 객체 인식 기법을 제안한다. 4D 이미징 레이더를 통해 데이터를 측정 및 수집하는 경우 라이다 데이터보다 포인트 클라우드 데이터의 밀도가 낮다는 단점이 있다. 밀도가 낮아 객체 사이의 거리가 넓은 특성을 이용하여, 객체를 군집화하고 해당 군집에서 voxel을 통해 객체의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 또한, 추출된 특징을 이용한 객체 인식 기법을 제안한다.
#4D Imaging Radar #Voxels #Clustering #Classification #Object detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 저밀도 PCD의 3D 객체 인식 기법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCES

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