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이용범 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2019.11
수록면
735 - 741 (7page)

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In this paper, we propose a deep learning based semantic segmentation network for drivable space and static or dynamic vehicles detection using point cloud obtained 3D LiDAR. For input of the network, we generate 2D top view image of 3-channels using 3D point cloud information. The network for semantic segmentation consists of a fast and simple Fully Convolutional Neural Network (FCN). The dataset for learning uses the KITTI dataset, which is frequently used for autonomous driving experiments. And the ground truth used for training and evaluation is composed 5-classes: ‘background’, ‘road’, ‘car’, ‘van’, and ‘truck’. Our Experimental results verified that it is possible to detect the drivable space and vehicles for recognition of autonomous driving system at high inference speed.
#Deep Learning(딥러닝) #LiDAR(라이다) #Point Cloud(포인트 클라우드) #Semantic Segmentation(의미론적 분할) #Drivable Space Detection(주행 가능 영역 검출) #Vehicle Detection(차량 검출)

목차

Abstract
1. 서론
2. 입력 데이터의 구성
3. 의미론적 분할 네트워크
4. 실험 및 결과
4. 결론
References

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