RGB 영상 및 LiDAR 포인트 클라우드 합성을 통한 YOLO 기반 실시간 객체 탐지

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.