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    Multi-Modal Fusion of Panoramic Reflectivity Images and Point Clouds from LiDAR for 3D Road Object Detection = 3차원 도로 객체 감지를 위한 LiDAR의 파노라마 반사율 이미지와 포인트 클라우드의 다중 모달 융합

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    https://www.riss.kr/link?id=T17392826

    • 저자
    • 발행사항

      대구 : 경북대학교 대학원, 2025

    • 학위논문사항

      학위논문(석사) -- 경북대학교 대학원 , 전자전기공학부 , 2026. 2

    • 발행연도

      2025

    • 작성언어

      영어

    • 주제어
    • 발행국(도시)

      대구

    • 형태사항

      vii, 71 p. ; 26 cm

    • 일반주기명

      지도교수: 한동석

    • UCI식별코드

      I804:22001-000000113024

    • 소장기관
      • 경북대학교 중앙도서관 소장기관정보
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    부가정보

    목차 (Table of Contents)

    • 1 INTRODUCTION 1
    • 1.1 Overview 1
    • 2 BACKGROUND 7
    • 2.1 LiDAR 7
    • 2.1.1 Overview of LiDAR 7
    • 1 INTRODUCTION 1
    • 1.1 Overview 1
    • 2 BACKGROUND 7
    • 2.1 LiDAR 7
    • 2.1.1 Overview of LiDAR 7
    • 2.1.2 Types of LiDAR Sensors 9
    • 2.2 LiDAR Data Representation 11
    • 2.2.1 Raw Data 11
    • 2.2.2 Point Cloud 15
    • 2.2.3 Panoramic Attribute Image 16
    • 2.3 Object Detection 19
    • 2.3.1 2D Object Detection 19
    • 2.3.2 3D Object Detection 20
    • 2.4 LiDAR-based Sensor Fusion 22
    • 3 PROPOSED 3D ROAD OBJECT DETECTION METHOD 24
    • 3.1 Problem Statement 24
    • 3.2 Overall Architecture of PIP-fusion 3D 26
    • 3.3 Data Preparation 29
    • 3.4 Cross-dimension Mapping 34
    • 3.5 Clustering and 3D Bounding Box Estimation 38
    • 3.6 IoU-based Filtering 42
    • 4 EXPERIMENTAL 47
    • 4.1 Datasets and Setup 47
    • 4.2 2D Object Detector Analysis 51
    • 4.3 3D Object Detector Analysis 54
    • 4.4 Performance Comparison with LiDAR-only Baseline 56
    • 4.5 Performance Comparison with LiDAR–Camera Fusion 58
    • 5 CONCLUSION 64
    • REFERENCES 66
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