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

김진수; 조정호

doi:10.14801/jkiit.2019.17.8.93

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수 (순천향대학교) 조정호 (순천향대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제8호(JKIIT, Vol.17, No.8)

발행연도: 2019.8

수록면: 93 - 105 (13page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.8.93

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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 객체탐지가 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 영상데이터와 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.

#RGB image #YOLO #LiDAR point cloud #real-time #object detection

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H. Shin / 2016 / Deep Convolutional Neural Networks for Computer-Aided Detection : CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning / IEEE Trans. Medical Imaging 35(5):1285~1298

Nazeer Shahid / 2019 / Real-Time Implementation of Human Detection in Thermal Imagery Based on CNN / 한국정보기술학회논문지 17(1):107~121

변영현 / 2017 / Faster RCNN과 ACF를 이용한 사람검출의 성능비교 분석 / 한국정보기술학회논문지 15(6):11~21

J. Kocić / 2018 / Sensors and Sensor Fusion in Autonomous Vehicles / 26th Telecommunications forum TELFOR 2018 :420~425

C. Premebida / 2016 / High-Resolution LIDARbased Depth Mapping using Bilateral Filter / IEEE Int. Conf. Intelligent Transportation Systems :2469~2474

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