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Point Cloud Processing for Environmental Analysis in Autonomous Driving using Deep Learning
Martin Simon (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Autonomous self-driving cars need a very precise perception system of their environment, working for every conceivable scenario. Therefore, different kinds of sensor types, such as lidar scanners, are in use. This thesis contributes highly efficient algorithms for 3D object recognition to the scientific community. It provides a Deep Neural Network with specific layers and a novel loss to safely… localize and estimate the orientation of objects from point clouds originating from lidar sensors. First, a single-shot 3D object detector is developed that outputs dense predictions in only one forward pass. Next, this detector is refined by fusing complementary semantic features from cameras and joint probabilistic tracking to stabilize predictions and filter outliers. The last part presents an evaluation of data from automotive-grade lidar scanners. A Generative Adversarial Network is also being developed as an alternative for target-specific artificial data generation. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.03.2023
Sprache
Englisch
Originalsprache
Englisch
EAN
9783863602727
Herausgeber
TU Ilmenau Universitätsbibliothek
Sonderedition
Nein
Autor
Martin Simon
Seitenanzahl
120
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Maschinelles Sehen, Objekterkennung, Lidar, Detektor, Punktwolke, Deep learning, Neuronales Netz, Convolutional Neural Network, Autonomes Fahrzeug
Thema-Inhalt
UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen
Höhe
240 mm
Breite
17 cm
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