3차원 LiDAR 점군 데이터에서의 가상 차량 데이터 생성을 위한 구면 점 추적 기법

이상준; 김학일

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상준 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제3호

발행연도: 2023.5

수록면: 329 - 332 (4page)

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딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.

#Autonomous driving #LiDAR #Point Cloud #Object Detection #Data Generation

참고문헌 (10)

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F. Wang, Y. Zhuang, H. Gu, H. Hu, “Automatic Generation of Synthetic LiDAR Point Clouds for 3-D Data Analysis,” IEEE Trans. of Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 7, pp. 2671-2673, July 2019. doi: https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2906416

S. Chitnis, Z. Huang, K. Khoshelham, “Generating Synthetic 3D Point Segment for Improved Classification of Mobile LiDAR Point Clouds,” The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 139-144, 2021. doi: h

J. Beltrán et al., “A Method for Synthetic LiDAR Generation to Create Annotated Datasets for Autonomous Vehicles Perception,” 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Auckland, New Zealand, pp. 1091-1096, 2019. doi: https://doi.org/

M. Hossny, K. Saleh, M. Attia, A. Abobakr, J. Iskander, “Fast Synthetic LiDAR Rendering via Spherical UV Unwrapping of Equirectangular Z-Buffer Images,” Computer Vision and Pattern Recognition, Image and Video Processing, June 2020. doi: https://doi.org/1

X. Yue et al., “A LiDAR Point Cloud Generator: from a Virtual World to Autonomous Driving,” Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 458-464, June 2018. doi: https://doi.org/10.1145/3206025.3206080

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