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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김형준 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
405 - 411 (7page)

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자율주행과 연관된 객체 검출은 사고예방, 정확한 주행의 측면에서 아주 중요한 선결조건이다. 이때, 다양한 센서정보를 사용하여 동적, 정적 객체 검출을 시행한다. 객체 검출 자체도 중요하지만 자율주행에이전트와 주변의 사물간의 거리정보를 최대한 오류없이 탐지해내는 것 또한 아주 중요한 해결 과제이다.
기존의 3차원 물체 검출 방법에서 사용되었던 2차원 컨볼루션 네트워크는 카메라 영상으로부터 오직 공간적인 정보만을 추출하여 물체검출을 수행하였다. 본 논문에서는 각 이미지에서의 공간정보를 뽑아내어 객체검출을 하는 기존의 2차원 컨볼루션 네트워크 구조 대신 여러 장의 연속된 영상 프레임으로부터 시간적인 정보를 사용하는 3차원 컨볼루션 네트워크에 기반한 3차원 객체 검출기를 제안한다. 시간과 연관된 정보를 사용함으로써, 기존의 공간 정보 단독 입력을 시공간적인 입력으로 개선시키는 효과를 얻을 수 있다. 실험 결과 시계열 데이터의 사용은 기존의 단일 이미지 기반의 객체검출기에 비하여 성능의 향상을 이끌어내었다.
#Autonomous Driving(자율주행) #3D CNN(3차원 컨볼루션 네트워크) #3D Object Detection(3D 객체검출) #Monocular Camera Sensor(단안카메라센서) #Spatio-Temporality(시공간성) #Depth Estimation(깊이추정)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

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