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

Lingua: inglese

Editore: 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.

Codice articolo 9783863602727

Dati bibliografici

Titolo
Point Cloud Processing for Environmental Analysis in Autonomous Driving using Deep Learning
Autore
Martin Simon
Editore
Universitätsverlag Ilmenau Mrz 2023
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3863602722
ISBN 13
9783863602727
Peso dell'articolo
336 grammi
Dimensioni
240x170x11 mm

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Bergisch Gladbach, Germania

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