LiDAR와 AVM을 활용한 전방위 객체 검출
저자
발행사항
청주 : 충북대학교, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 충북대학교 일반대학원 : 스마트카협동과정 스마트자동차공학전공 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
한국어
주제어
KDC
556 판사항(5)
발행국(도시)
충청북도
기타서명
Omni-Directioinal Object Detection using LiDAR and AVM
형태사항
vi,60 p. : 삽화 ; 26 cm.
일반주기명
충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호됩니다.
지도교수:기석철
참고문헌 : p.56-58
UCI식별코드
I804:43009-000000052014
소장기관
본 논문에서는 저속 주행시 물체의 물체 검출 방법 및 움직임 검출 방법을 제안한다. 필자는 3 개의 LiDAR과 4 개의 와이드 카메라를 사용하여이 시스템을 구현했습니다. 물체 감지 및 움직임 감지는 다른 평면에서도 수행되며 넓은 카메라 및 LiDAR 물체 감지는 서로 다른 평면에서 수행됩니다. 와이드 카메라의 물체 감지는 카메라 영상 좌표에서 깊은 학습 YOLO v3 모델을 사용하여 수행되고 뎁스 클러스터링은 지면에 수직 인 평면에서 LiDAR의 물체 감지를 투영하여 수행됩니다. 각 센서로 측정 된 물체 감지 결과는 차량의 움직임을보다 간단하지만 더 정확하게 표현할 수있는 평면으로 투영됩니다. 각 센서로부터 획득 된 물체 검출 데이터에 기초하여, 움직임 검출은 Dense Optical Flow를 사용하여 수행된다. 마지막으로 2 센서의 물체 감지 결과와 조감도 이미지의 모션 감지 결과를 보여 드리겠습니다.
더보기In this paper, I propose object detection method and motion detection method for objects in low-speed driving situations. I implemented this system using 3 LiDARs and 4 wide cameras. Object detection and motion detection are also performed in different planes, and wide camera and LiDAR object detection are performed in different planes. Object detection of wide camera is performed using deep learning YOLO v3 model in camera image coordinate and depth clustering is performed by projecting LiDAR's object detection on a plane perpendicular to the ground. The object detection results measured with each sensor project into the bird eye view plane, where the motion of the vehicle can be expressed more simply but more accurately. Based on the object detection data acquired from each sensor, the motion detection is performed using dense optical flow. Finally I will show 2 sensor’s object detection results and motion detection results on bird eye view image.
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