카메라와 라이다의 객체 검출 성능 향상을 위한 Sensor Fusion

이종서; 김만규; 김학일

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종서 (인하대학교) 김만규 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제4호

발행연도: 2019.7

수록면: 580 - 591 (12page)

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본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnPRANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union (IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.

#Object detection #deep learning #sensor fusion #camera-LiDAR calibration

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Robert J. Wang, Xiang Li and Charles X. Ling,“Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices“, Advances in neural information processing system, Montreal, Canada, pp.1963-1972, 2018.

Tsung-Yi Lin, Priya Goyal and Ross Girshick, et al.,“Focal Loss for Dense Object Detection”, Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, Venice, Italy, pp.2980-2988, 2017.

Joseph Redmon and Ali Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement”, arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018. Mark Sandler, Andrew Howard and Menglong Zhu, et al., “Mobile NetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, Utah, pp.4510-4520, 2018.

Yuan Wang, Tianyue Shi and Peng Yun, et al.,“PointSeg: Real-Time Semantic Segmentation Based on 3D LiDAR Point Cloud”, arXiv preprint arXiv:1807.06288, 2018.

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