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

Langue : anglais

Edité par 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 réf. du vendeur 9783863602727

Détails bibliographiques

Titre
Point Cloud Processing for Environmental Analysis in Autonomous Driving using Deep Learning
Auteur
Martin Simon
Éditeur
Universitätsverlag Ilmenau Mrz 2023
Année de publication
2023
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3863602722
ISBN à 13 chiffres
9783863602727
Poids de l'article
336 grammes
Dimensions
240x170x11 mm

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