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저채널 3D 라이다의 객체인식을 위한 채널 기반 네트워크
Channel based Network for Object Recognition of Low-Channel 3D Lidar
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제7호 KCI등재 SCOPUS
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 589 - 595 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.19.0167
이용수
저채널 3D 라이다의 객체인식을 위한 채널 기반 네트워크
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In autonomous vehicles, lidar and camera are used for object recognition. Because cameras are difficult to recognize at night, there is a lot of research on object recognition using lidar. Generally, it uses high channel lidar for object recognition, but it uses low channel lidar because it is expensive and difficult to use. Object recognition methods using low channel lidar are usually converted to 2D images. However, in the top-view method, the object recognition rate is low due to the low density, and the polar-view method has a disadvantage in that the recognition rate decreases in a complex environment such as a background and a building behind the object. To solve this problem, we propose an object recognition method that uses lidar data directly. First, the convolution is performed for each channel of Lidar data, and then the lidar data is integrated again. Then, a second convolution is performed using the height data. Finally, find the object in the detection network.
목차
Abstract
I. 서론
II. 기존의 네트워크
III. Lidar Channel-based Network
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
M. Engelcke, D. Rao, D. Z. Wang, C. H. Tong, and I. Posner, “Vote3Deep: Fast object detection in 3D point clouds using efficient convolutional neural networks,” 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Singapore, Singapore, pp. 1355-1361, 2017.
Y. Zhou and O. Tuzel, “VoxelNet: End-to-End learning for point cloud based 3D object detection,” 2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Utah, USA, pp. 4490-4499, 2018.
D. Z. Wang and I. Posner, “Voting for voting in online point cloud object detection,” Robotics: Science and Systems 2015, Rome, Italy, 2015.
N. Sedaghat, M. Zolfaghari, E. Amiri, and T. Brox, “Orientation-boosted voxel nets for 3D object recognition,” arXiv preprint arXiv:1604.03351, 2016.
B. Li, “3D fully convolutional network for vehicle detection in point cloud,” 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vancouver, Canada, pp. 1513-1518, 2017.
Y. Zhou and O. Tuzel, “VoxelNet: End-to-End learning for point cloud based 3D object detection,” 2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Utah, USA, pp. 4490-4499, 2018.
D. Z. Wang and I. Posner, “Voting for voting in online point cloud object detection,” Robotics: Science and Systems 2015, Rome, Italy, 2015.
N. Sedaghat, M. Zolfaghari, E. Amiri, and T. Brox, “Orientation-boosted voxel nets for 3D object recognition,” arXiv preprint arXiv:1604.03351, 2016.
B. Li, “3D fully convolutional network for vehicle detection in point cloud,” 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vancouver, Canada, pp. 1513-1518, 2017.
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