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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 300 - 310 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.2.300
이용수
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비가시 공간의 물체를 탐지하는 기술은 군사적, 인명구조, 자율 주행 등의 다양한 목적에서 주목받고 있다. RF 레이더 신호는 벽을 투과하여 물체를 측정할 수 있으므로 이 일을 수행하기 적합한 센서 형태로 꼽히고 있다. 본 논문에서는 다중 송 · 수신 안테나와 초광대역 레이더 칩을 통해 데이터 수집 실험 환경을 구성한다. 구성한 환경을 이용하여 수집한 신호를 데이터셋으로 사용하고 해당 데이터셋을 Transformer 모델의 입력으로 사용하여 비가시 공간의 물체를 Bird-Eye-View Bounding Box를 통한 3D Object Detection을 수행하여 물체의 위치 추정을 위한 알고리즘을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집 환경 구성
Ⅳ. 학습 모델 구성
Ⅴ. 학습 결과
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
C. R. Qi, et al., “Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation,” in Proc. IEEE CVPR, pp. 652-660, Honolulu, Hawaii, Jul. 2017.
B. Li, “3D fully convolutional network for vehicle detection in point cloud,” 2017 IEEE/RSJ Int. Conf. IROS, pp. 1513-1518, Vancouver, BC, Canada, Sep. 2017.
Y. Wang, et al., “Rodnet: Radar object detection using cross-modal supervision,” in Proc. IEEE/CVF WACV, pp. 504-513, Virtual, Jan. 2021.
M. Meyer and G. Kuschk, “Deep learning based 3d object detection for automotive radar and camera,” 2019 16th EuRAD, pp. 133-136, Paris, France, Oct. 2019.
A. Vaswani, et al., “Attention is all you need,” Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 5998-6008, Long Beach, CA, USA, Dec. 2017.
B. Li, “3D fully convolutional network for vehicle detection in point cloud,” 2017 IEEE/RSJ Int. Conf. IROS, pp. 1513-1518, Vancouver, BC, Canada, Sep. 2017.
Y. Wang, et al., “Rodnet: Radar object detection using cross-modal supervision,” in Proc. IEEE/CVF WACV, pp. 504-513, Virtual, Jan. 2021.
M. Meyer and G. Kuschk, “Deep learning based 3d object detection for automotive radar and camera,” 2019 16th EuRAD, pp. 133-136, Paris, France, Oct. 2019.
A. Vaswani, et al., “Attention is all you need,” Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 5998-6008, Long Beach, CA, USA, Dec. 2017.
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