Cover Image

Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar

Luận văn tập trung nghiên cứu và cải tiến mô hình học sâu cho nhiệm vụ phát hiện đối tượng 3D, một thành phần quan trọng trong hệ thống tự lái xe băng cách kết hợp cảm biến Lidar và Camera hai loại cảm biến này bổ sung cho nhau. Với Lidar cung cấp thông tin về độ sâu chi tiết trong dữ liệu đám mây đ...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Trần, Anh Tuấn
Other Authors: Lương, Văn Thiện
Format: Thesis
Language:Vietnamese
Published: Phenikaa University 2024
Subjects:
Đối tượng 3D
Deep learning
Online Access:https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/11321
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id oai:localhost:PNK-11321
record_format dspace
spelling oai:localhost:PNK-113212024-11-27T06:49:54Z Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar Trần, Anh Tuấn Lương, Văn Thiện Đối tượng 3D Deep learning Luận văn tập trung nghiên cứu và cải tiến mô hình học sâu cho nhiệm vụ phát hiện đối tượng 3D, một thành phần quan trọng trong hệ thống tự lái xe băng cách kết hợp cảm biến Lidar và Camera hai loại cảm biến này bổ sung cho nhau. Với Lidar cung cấp thông tin về độ sâu chi tiết trong dữ liệu đám mây điểm 3D và Camera cung cáp thông tin màu sắc đối tượng Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt trình độ chính xác cao hơn so với các phương pháp chỉ sử dụng một cảm biến Lidar. Đặc biệt, mô hình đã nhận diện được nhiều loại đối tượng hơn và chính sác hơn, bao gồm các đối tượng như người đi bộ, xe tải, ô tô và người ngồi với độ chính xác trung bình cao hơn so với mô hình cơ sở. 2024-11-27T06:49:54Z 2024-11-27T06:49:54Z 2024 Thesis https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/11321 vi application/pdf Phenikaa University
institution Digital Phenikaa
collection Digital Phenikaa
language Vietnamese
topic Đối tượng 3D
Deep learning
spellingShingle Đối tượng 3D
Deep learning
Trần, Anh Tuấn
Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
description Luận văn tập trung nghiên cứu và cải tiến mô hình học sâu cho nhiệm vụ phát hiện đối tượng 3D, một thành phần quan trọng trong hệ thống tự lái xe băng cách kết hợp cảm biến Lidar và Camera hai loại cảm biến này bổ sung cho nhau. Với Lidar cung cấp thông tin về độ sâu chi tiết trong dữ liệu đám mây điểm 3D và Camera cung cáp thông tin màu sắc đối tượng Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt trình độ chính xác cao hơn so với các phương pháp chỉ sử dụng một cảm biến Lidar. Đặc biệt, mô hình đã nhận diện được nhiều loại đối tượng hơn và chính sác hơn, bao gồm các đối tượng như người đi bộ, xe tải, ô tô và người ngồi với độ chính xác trung bình cao hơn so với mô hình cơ sở.
author2 Lương, Văn Thiện
author_facet Lương, Văn Thiện
Trần, Anh Tuấn
format Thesis
author Trần, Anh Tuấn
author_sort Trần, Anh Tuấn
title Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
title_short Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
title_full Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
title_fullStr Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
title_full_unstemmed Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
title_sort phát hiện đối tượng 3d dựa trên deep learning : phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và lidar
publisher Phenikaa University
publishDate 2024
url https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/11321
_version_ 1817448454672089088
score 8.891053

Similar Items