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...
Lưu vào:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Đồng tác giả: | |
| Định dạng: | Luận án |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Nhà xuất bản: |
Phenikaa University
2024
|
| Chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/11321 |
| Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
| 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 |
8.891145 |