Point Cloud Processing for Environmental Analysis in Autonomous Driving using Deep Learning

Idioma: inglés

Editorial: Universitätsverlag Ilmenau Mrz 2023, 2023

3863602722 / 9783863602727

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 192 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783863602727

Detalles bibliográficos

Título
Point Cloud Processing for Environmental Analysis in Autonomous Driving using Deep Learning
Autor
Martin Simon
Editorial
Universitätsverlag Ilmenau Mrz 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3863602722
ISBN 13
9783863602727
Peso del artículo
336 gramos
Dimensiones
240x170x11 mm

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