앵커 라인을 활용한 라이다 기반 차선 인식 네트워크
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김동인 | ko |
| dc.contributor.author | 백동희 | ko |
| dc.contributor.author | 선민혁 | ko |
| dc.contributor.author | 공승현 | ko |
| dc.date.accessioned | 2022-12-05T08:01:48Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-05T08:01:48Z | - |
| dc.date.created | 2022-12-03 | - |
| dc.date.issued | 2022-09-29 | - |
| dc.identifier.citation | 제 3회 한국 인공지능 학술대회 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/301696 | - |
| dc.description.abstract | 라이다 기반 차선 인식은 다양한 주행 환경에 강인한 성능을 보여 안정적인 자율주행을 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. 독립된 픽셀 단위로 차선을 인식하는 세그먼테이션 방식을 활용한 기존 라이다 기반 차선 인식은 모든 픽셀에 대한 독립적인 공유 다중 퍼셉트론(Shared MLP) 연산으로 큰 연산량을 요구하고 픽셀 단위의 차선 인식으로 차선이 가려진 환경에서의 차선 인식 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 단점을 개선하고자 연산량을 줄이면서 차선이 가려진 환경에서도 차선 인식 성능이 우수한 앵커 방식의 라이다 기반 차선 인식 네트워크를 제안한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | 앵커 라인을 활용한 라이다 기반 차선 인식 네트워크 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.publicationname | 제 3회 한국 인공지능 학술대회 | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.identifier.conferencelocation | 신라스테이 제주 | - |
| dc.contributor.localauthor | 공승현 | - |
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- GT-Conference Papers(학술회의논문)
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