Deep learning based 3D object detection for automotive radar and camera fusion
La percepción en el dominio de los vehículos autónomos es una disciplina clave para lograr la automatización de los Sistemas Inteligentes de Transporte. Por ello, este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo el desarrollo de una técnica de fusión sensorial para RADAR y cámara que permita crear una...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/58111 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10017/58111 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Conducción autónoma Fusión sensorial Detección de objetos RADAR PointPainting Autonomous driving Sensor fusion Object detection Ingeniería industrial Industrial engineering |
| Resumo: | La percepción en el dominio de los vehículos autónomos es una disciplina clave para lograr la automatización de los Sistemas Inteligentes de Transporte. Por ello, este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo el desarrollo de una técnica de fusión sensorial para RADAR y cámara que permita crear una representación del entorno enriquecida para la Detección de Objetos 3D mediante algoritmos Deep Learning. Para ello, se parte de la idea de PointPainting [1] y se adapta a un sensor en auge, el RADAR 3+1D, donde nube de puntos RADAR e información semántica de la cámara son agregadas para generar una representación enriquecida del entorno. |
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