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저자정보
김지송 (한양대학교) 성민재 (한양대학교) 방건호 (한양대학교) 최광진 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
1,041 - 1,044 (4page)

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In recent years, camera-based 3D object detection has garnered significant attention. However, the performance of these models tends to be compromised under challenging conditions such as rain or nighttime, owing to the inherent limitations of the sensors. In this study, we developed a radar-camera fusion model to assess the potential for enhancing object detection capabilities in adverse weather and low-light situations by incorporating radar sensors. To mitigate model overfitting, we employed suitable data preprocessing and augmentation techniques for both radar and camera inputs. Additionally, we converted the radar and camera features into a bird"s-eye view (BEV) representation and fused them at the feature-level. We conducted experiments using the nuScenes dataset to evaluate the model"s performance, and subdivided the validation dataset into four distinct scenarios to appraise the model under various conditions. The findings demonstrated that our proposed model outperformed the camera-only approach, which served as the baseline model, across all tested scenarios.
#3D Object Detection(3차원 물체 검출) #Sensor Fusion(센서 융합) #Radar(레이더) #Computer Vision(영상 처리) #Challenging driving conditions (악천후 주행 상황)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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