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초록·키워드
RGB 카메라 센서와 2차원 객체 인식 기술을 활용하는 자율 주행 차량의 오인식 사고가 최근 빈번히 발생 하면서 자율 주행 시스템의 안전성 개선 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문은 자율 주행 시스템이 카 메라와 함께 라이다 센서를 동시에 활용하도록 하는 센서 퓨전 기술과 입력 영상을 구성단위별로 상세하게 분류하는 2차원 시맨틱 세그멘테이션 기술을 접목하여 주행 환경을 3차원으로 인식하는 3차원 시맨틱 세 그멘테이션 기술을 제안한다. 이를 위해 Fig. 1과 같이 인코더-디코더 구조로 구성된 신경망을 통해 두 센서 의 데이터로부터 추출된 특징들을 융합하고, 이를 기반으로 예측된 2차원 세그먼트를 3차원 좌표 정보로 사상하는 전략을 제안한다. 신경망은 기본적으로 Trans-Unet의 구조를 모사하며, 인코더는 ResNet50의 컨 볼루션 블록과 트랜스포머 모듈로, 디코더는 다수의 확장, 컨볼루션, 연결 및 합산 계층들로 구성된다. 인코 더의 컨 ... 전체 초록 보기
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