Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

3차원 합성곱 신경망을 이용한 시공간정보 통합 기반 단안카메라 3차원 객체검출3D Convolution Network based Spatio-temporal Information Aggregation for Monocular 3D Object Detection

Other Titles
3D Convolution Network based Spatio-temporal Information Aggregation for Monocular 3D Object Detection
Authors
김형준최준원
Issue Date
Jun-2022
Publisher
한국자동차공학회
Keywords
Autonomous Driving(자율주행); 3D CNN(3차원 컨볼루션 네트워크); 3D Object Detection(3D 객체검출); Monocular Camera Sensor(단안카메라센서); Spatio-Temporality(시공간성); Depth Estimation(깊이추정)
Citation
2022 한국자동차공학회 춘계학술대회, pp.405 - 411
Indexed
OTHER
Journal Title
2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
Start Page
405
End Page
411
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188484
ISSN
2713-7163
Abstract
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.
Files in This Item
Go to Link
Appears in
Collections
서울 공과대학 > 서울 전기공학전공 > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Choi, Jun Won photo

Choi, Jun Won
COLLEGE OF ENGINEERING (MAJOR IN ELECTRICAL ENGINEERING)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE