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RGB-TIR 특징 혼합을 활용한 조도 변화에 강건한 장소 인식 기법
Robust Place Recognition Using RGB-TIR Feature Fusion against Illumination Chang
- 마승준;
- 조영근
초록
본 연구는 자율주행 및 로봇 시스템에서의 시각적 장소 인식(Visual Place Recognition, VPR) 성능을 개선하기 위해 열적외선(Thermal Infrared, TIR) 데이터를 융합하는 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 Late Fusion 방식을 채택하여, MobileNetV3를 기반으로 각 센서로부터특징을 추출한 후, MixVPR 네트워크를 통해 두 데이터 정보를 결합한다. 실험 결과, 제안된방법론은 기존 방법론들과 비교하여 정량, 정성적인 평가에서 우수한 성능을 보였으며, 특히조도 변화에 따른 성능 저하를 효과적으로 극복할 수 있음을 검증하였다. 이러한 성과는 자율주행 차량과 로봇 시스템에서 동시적 위치 추정 및 지도 작성(SLAM) 기술의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
키워드
자율주행; 동시적 위치 추정 및 지도 생성; 장소 인식; 딥러닝; Autonomous driving; SLAM; Place Recognition; Deep Learning
- 제목
- RGB-TIR 특징 혼합을 활용한 조도 변화에 강건한 장소 인식 기법
- 제목 (타언어)
- Robust Place Recognition Using RGB-TIR Feature Fusion against Illumination Chang
- 저자
- 마승준; 조영근
- 발행일
- 2024-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국ITS학회 논문지
- 권
- 23
- 호
- 6
- 페이지
- 325 ~ 337