RGB 영상 및 LiDAR 포인트 클라우드 합성을 통한 YOLO 기반 실시간 객체 탐지
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김진수 | - |
dc.contributor.author | 조정호 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T10:43:38Z | - |
dc.date.available | 2021-08-11T10:43:38Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.issn | 2093-7571 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/5062 | - |
dc.description.abstract | 차량 스스로의 판단만으로 도로의 주행을 목표로 하는 자율주행의 구현을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘을 통한 실시간 주행환경 감지 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 일반적으로 RGB 카메라를 통한 객체 탐지가 이루어지고 있지만, 주행환경 감지 성능 향상을 위해 또 다른 감지 센서와의 융합을 통한 상호보완이 이루어지고 있는 추세이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 탐지 성능 고도화 및 실시간 감지를 위해 RGB 영상 데이터와 LiDAR 포인트 클라우드의 합성을 통한 YOLO 기반의 객체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 KITTI Benchmark Suite을 활용하였으며, 그 결과 RGB 카메라를 단독으로 활용하였을 때 보다 훨씬 우수한 객체 탐지율을 보여주었으며 이로써 낮은 미검출율을 가능하게 할 수 있음을 확인하였다. | - |
dc.format.extent | 13 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.title | RGB 영상 및 LiDAR 포인트 클라우드 합성을 통한 YOLO 기반 실시간 객체 탐지 | - |
dc.title.alternative | YOLO-based Real-Time Object Detection Scheme Combining RGB Image with LiDAR Point Cloud | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.17, no.8, pp 93 - 105 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 17 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 93 | - |
dc.citation.endPage | 105 | - |
dc.identifier.kciid | ART002493484 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | RGB image | - |
dc.subject.keywordAuthor | YOLO | - |
dc.subject.keywordAuthor | LiDAR point cloud | - |
dc.subject.keywordAuthor | real-time | - |
dc.subject.keywordAuthor | object detection | - |
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