機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning Object Detection 口頭発表

法線情報を追加した点群からの3次元物体検出の高精度化

Author
繆継樹, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2020

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自動運転では,昼夜を問わず道路上の物体の3次元形状を検出する必要があるため,LiDARによって撮影された点群データを入力として利用することが多い.また,精度と速度を両立させるために,点群データから生成した擬似画像を用いる3次元物体検出手法が注目されている.しかしながら,点群データとして取得した反射強度や距離情報だけでは,3次元物体の角度に対する精度が不十分である.そこで,本研究では,物体の点群だけでなく,点群から推定した法線情報を擬似画像に変換し,他の擬似画像と組み合わせることで,より高精度な3次元物体検出手法を提案する.評価実験の結果,法線情報を利用しない場合と比べて,KITTIベンチマークデータセットにおいて検出精度の向上を実現した.

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