고윳값 비율과 SVM을 이용한 도심도로에서 취득한 모바일 라이다 데이터의 분류

정지희; 이임평

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정지희 (서울시립대학교) 이임평 (서울시립대학교)

저널정보: 한국지적정보학회 한국지적정보학회지 한국지적정보학회지 제18권 제2호

발행연도: 2016.8

수록면: 195 - 206 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

위치좌표에 대한 고윳값과 SVM을 이용한 모바일 라이다 데이터 분류

정지희 대한공간정보학회 학술대회 2017.10 학술대회자료

2016

고윳값 비율과 SVM을 이용한 도심도로에서 취득한 모바일 라이다 데이터의 분류

정지희 , 이임평 한국지적정보학회지 2016.08 학술저널

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본 연구는 모바일 라이다 시스템으로 취득된 도로 환경에 대한 포인트 클라우드를 객체에 따라 기계학습 기반으로 분류하는 것을 목적으로 한다. 크게 포인트 클라우드로부터 특징을 추출하는 단계와 추출된 특징을 기반으로 학습하고 분류하는 단계로 구성된다. 특징 추출은 각 점의 위치 좌표에 대한 고윳값 비율을 이용하였으며, 특징 추출을 수행한 후 학습 및 분류 알고리즘인 서포트 벡터 머신을(SVM) 적용하였다. 검증 방법은 분류 결과를 실제 항목과 비교하는 분류 정확도와 재현율 지표를 계산하여 비교 하였다. 그 결과 고윳값 비율 기반으로 추출된 특징 분류 결과는 평균 63%의 분류 정확도를 나타내었고 지면 점에 대해서는 99% 이상의 정확도로 분류되었다. 이와 같은 라이다 데이터의 분류 결과는 정밀 도로 지도를 자동으로 생성할 때 효과적으로 활용될 수 있다.

#라이다 #기계학습 #특징 추출 #모바일 매핑 시스템 #LIDAR #Machine learning #Feature extraction #Mobile mapping system

참고문헌 (9)

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[보고서] - 강산들 / 2014 / 자율주행차성능 향상을 위한 기술 개발 전략

[학술지(정기간행물)] - 송현근 / 2012 / RTF 필터링을 이용한 모바일매핑시스템 레이저 데이터의 도로 장애물 제거에 관한 연구 / 한국지형공간정보학회지 20 (1) : 3 ~ 12

[학위논문] - 황세란 / 2012 / 항공 라이다데이터를 이용한 산림 지형 및 수고 추정 / 석사 / 서울시립대학교 대학원

[학술대회논문] - Azim, A. / 2014 / Layer-based supervised classification of moving objects in outdoor dynamic environment using 3D laser scanner / 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium : 1408 ~ 1414

[학술대회논문] - Caputo, M. / 2014 / Support Vector Machines for Classification of Geometric Primitives in Point Clouds / International Conference on Curves and Surfaces : 80 ~ 95

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