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곽석우 (성균관대학교) 송은지 (성균관대학교) 김경수 (성균관대학교) 황성호 (성균관대학교)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2022年度 春季 學術大會 論文集
발행연도
2022.6
수록면
136 - 139 (4page)

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As autonomous driving technology advances, the need for real-time object detection is increasing. However, the accuracy of online object detection is still lower than that of offline object detection. For this reason, the importance of object tracking is emerging. Traditional model-based 3D object trackers are generally challenging to model without errors and are detection-dependent. A typical model-based tracking method is a tracker using a Kalman filter. When using the linear Kalman filter model, the tracking performance according to the tuning of the initial velocity value is significantly different. In particular, if the lateral initial value of the Kalman filter is used arbitrarily, it is difficult to predict the behavior of surrounding vehicles when the Ego vehicle turns. In addition, due to the low accuracy of online object detection, there are cases in which continuous detection is not possible. In this paper, we propose a detection-free object tracking method that overcomes the limitations of model-based object trackers and can fully utilize object features in raw data.
#LiDAR(라이다) #Feature Map(특징 지도) #Detection-Free Object Tracking(무검출 객체 추적) #Optical Flow(광학 흐름) #Autonomous Driving(자율주행)

목차

Abstract
1. 서론
2. 특징 지도 생성 및 추적 영역 설정
3. 광학 흐름을 활용한 객체 추적
4. 결론
참고 문헌

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