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신윤식 (한양대학교) 신윤식 (한양대학교) 손용호 (한양대학교) 손용호 (한양대학교) 박정희 (LIG넥스원) 박정희 (LIG넥스원) 이채현 (LIG넥스원) 이채현 (LIG넥스원) 김양곤 (LIG 넥스원) 김양곤 (LIG 넥스원) 최준원 (서울대학교) 최준원 (서울대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제50권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
22 - 30 (9page)
DOI
10.7840/kics.2025.50.1.22

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자율주행 및 로보틱스 분야에서 주변 환경과 객체의 형태를 인지하는 영상 분할 기술은 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 카메라를 사용한 영상 분할 기술은 다양한 색 정보를 통해 영상 분할을 수행하지만 환경에 대한 공간적 정보를 활용하지 못하는 한계점이 존재한다. 이를 위해 깊이 영상 또는 라이다 등의 센서 데이터를 융합하여 보다 신뢰성 높은 성능을 달성하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만 대부분의 연구는 높은 성능 달성을 위해 복잡한 구조의 융합 기법을 사용하며 제한된 실시간 동작 환경에서 구현이 불가능한 문제점을 내포한다. 본 연구는 카메라 영상과 깊이 영상의 특성을 활용하여 실시간 동작이 가능한 효율적 융합 기법을 제안한다. 제안하는 이중 방향 융합 모델은 카메라 모델보다 1.27 mIoU 성능 향상을 달성함과 동시에 16.32 FPS 동작속도를 보이며 실시간 동작이 가능함을 보였다.
#영상 분할 #멀티모달 융합 #스테레오 카메라 깊이 영상 융합 #2D Semantic Segmentation #Multi-modal Fusion #Depth map Fusion

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 분할 기술 동향
Ⅲ. 이중 방향 융합 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 실험 분석
Ⅵ. 결론
References

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