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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
변예림 (한국교통대학교) 박만복 (한국교통대학교)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제12권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
23 - 30 (8page)

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Recently, self-driving research has been actively studied in various institutions. Accurate recognition is important because information about surrounding objects is needed for safe autonomous driving. This study mainly deals with the signal processing of LiDAR among sensors for object recognition. LiDAR is a sensor that is widely used for high recognition accuracy. First, we clustered and tracked objects by predicting relative position and speed of objects. The characteristic points of all objects were extracted using point cloud data of each objects through proposed algorithm. The Classification between vehicle and pedestrians is estimated using number of characteristic points and distances among characteristic points. The algorithm for classifying cars and pedestrians was implemented and verified using test vehicle equipped with LiDAR sensors. The accuracy of proposed object classification algorithm was about 97%. The classification accuracy was improved by about 13.5% compared with deep learning based algorithm.
#Lidar(라이다) #Clustering(군집화) #Classification(분류) #Object(객체) #Feature Point(특징점)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 객체 인식
3. 객체 분류
4. 결론
참고문헌

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