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This paper proposes a convolutional neural network model for distinguishing areas occupied by obstacles from a LiDAR image converted from a 3D point cloud. The channels of a LiDAR image used as input consist of the distances to 3D points, the reflectivities of 3D points, and the heights of 3D points from the ground. The proposed model uses a LiDAR image as an input and outputs a result of a segmented LiDAR image. The proposed model adopts refinement modules with skip connections to segment a LiDAR image. The refinement modules with skip connections in the proposed model make it possible to construct a complex structure with a small number of parameters than a convolutional neural network model with a linear structure. Using the proposed model, it is possible to distinguish areas in a LiDAR image occupied by obstacles such as vehicles, pedestrians, and bicyclists. The proposed model can be applied to recognize surrounding obstacles and to search for safe paths.
목차
Abstract
1. 서론
2. 라이다 영상 변환
3. 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 구조
4. 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 학습
5. 실험결과
6. 결론
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