2次元LiDARの時系列点群データを用いた深層学習による走行車両検知

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-2-8

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Detection of Running Vehicles by Deep Learning Using Time-Series Point Cloud Data from 2D LiDAR

著者名: 中川 歩夢（富山県立大学）,松本 卓也（富山県立大学）,高野 諒（富山県立大学）,榊原 一紀（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）

著者名(英語): Ayumu Nakagawa (Toyama Prefectural University),Takuya Matsumoto (Toyama Prefectural University),Ryo Takano (Toyama Prefectural University),Kazutoshi Sakakibara (Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura (Toyama Prefectural University)

キーワード: 2次元LiDAR|車両検知|深層学習深層学習|2D LiDAR|vehicle detection|deep learning

要約(日本語): レーザ式車両検知器は，LiDARを用いた，主に高速道路上を走行する車両を検知する装置である．レーザ式車両検知器において用いられている2次元LiDARによる点群は，2次元の点群が時系列的に得られるものであり，それを用いて走行してくる車両を認識するものである．点群を用いた深層学習による物体認識手法としては，PointNetやPointPillarsなど様々な手法が提案され高い性能を示しているが，これらは3次元LiDARによる点群データのスナップショットを入力としており，似て非なるものである．本発表では，3次元点群に対して一定の性能が確率している深層学習手法を2次元点群の時系列データに適用させる方法について考察する．