Deep learning based 3D object detection for automotive radar and camera fusion
Authors
Montiel Marin, SantiagoDate
2023-09-20Affiliation
Universidad de AlcaláBibliographic citation
Montiel Marín, Santiago. Deep learning based 3D object detection for automotive radar and camera fusion. Trabajo Fin de Máster. Universidad de Alcalá, 2023.
Keywords
Conducción autónoma
Fusión sensorial
RADAR
Detección de objetos
PointPainting
Autonomous driving
Sensor fusion
Object detection
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
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. Perception in the domain of autonomous vehicles is a key discipline to achieve the au tomation of Intelligent Transport Systems. Therefore, this Master Thesis aims to develop a
sensor fusion technique for RADAR and camera to create an enriched representation of the
environment for 3D Object Detection using Deep Learning algorithms. To this end, the idea
of PointPainting [1] is used as a starting point and is adapted to a growing sensor, the 3+1D
RADAR, in which the radar point cloud is aggregated with the semantic information from the
camera.
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TFM_Montiel_Marin_2023.pdf | 11.55Mb |
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