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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 496 - 500 (5page)
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This paper presents a motion prediction scheme of object vehicles based on the dynamic occupancy grid map considering movement of the vehicles by applying a temporal flow and a cascaded algorithm for support vector machine (SVM). We divided occupancy grid map into two types of upper-level and lower level. The upper-level occupancy grid is used to predict motion that the object vehicle can move into the ego vehicle and the lower-level one is needed for decision using the SVM for sensor resolution. The presented algorithm was validated with a experimental data set and the overall accuracy of classification was obtained 90.42% from a confusion matrix.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. DYNAMIC OCCUPANCY GRID MAP BASED ON CASCADED-SVM
3. EXPERIMENTS AND RESULTS
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
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