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저자정보
정세윤 (국민대학교) 장재익 (국민대학교) 강동완 (국민대학교) 김정하 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
532 - 536 (5page)

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With the recent development of deep learning, it is possible to detect specific object and to create 3D point cloud by estimating the depth from image. Because camera are less climate-affected than LiDAR, cameras can create reliable 3D point cloud on behalf of LiDAR when LiDAR is weak to detect. By referring to the two 3D point clouds, it is possible to accurately recognize the surrounding and build a safer autonomous driving cognitive system. In this paper, object detection and depth estimation are performed based on deep learning, and 3D point cloud creation is performed through geometric calculation.
#Autonomous driving cognitive system(자율주행 인지 시스템) #Monocular camera(단안 카메라) #Object detection(객체 검출) #Depth estimation(깊이 추정) #3D point cloud(3차원 포인트 클라우드)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 본론
4. 결론
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