Abstract-I detta arbete har en djupt lärande strategi utvecklats för att utföra vägdetektering med endast LIDAR-data. Från ett ostrukturerat punktmoln genereras top-view-bilder som kodar för flera grundläggande statistik såsom genomsnittlig höjd och densitet. Genom att överväga en top-view representation, vägdetektering reduceras till ett enskaligt problem som kan hanteras med en enkel och snabb fullt konvolutional neurala nätverk (FCN). FCN är särskilt utformad för uppgiften att pixelvis semantisk segmentering genom att kombinera ett stort mottagligt fält med högupplösta funktionskartor. Det föreslagna systemet uppnådde utmärkt prestanda och är bland de topppresterande algoritmerna på KITI-vägriktmärket. Dess snabba slutledning gör den särskilt lämplig för realtidsapplikationer.
Caltagiron m.fl. I REF föreslogs en 3D LiDAR-baserad vägdetekteringsmetod med fullständigt konvolutionella neurala nätverk (FCN).
Fast LIDAR-based road detection using fully convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}