본 연구에서는 4D 레이더 데이터를 활용하여 사람을 감지하는 CNN 기반 의미 분할 모델 TMVA4D를 제안한다. 4D 레이더는 고도, 방위각, 거리, 도플러 속도 정보를 제공하여 저가시성 환경에서도 사람을 효과적으로 감지할 수 있다.
데이터 수집 과정에서 지하 광산, 대형 세차장, 산업용 천막, 야외 숲 환경에서 사람의 다양한 자세와 동작(누워있기, 서있기, 걷기, 달리기, 오르기)을 포함하는 데이터셋을 구축하였다. 일부 데이터에는 먼지, 물 분무, 연기 등의 공기 중 입자를 인위적으로 발생시켜 저가시성 환경을 재현하였다.
TMVA4D 모델은 EA, ER, ED, RA, DA 뷰의 다중 프레임 레이더 히트맵을 입력으로 받아 EA 뷰에서 배경과 사람 클래스에 대한 의미 분할 마스크를 출력한다. 모델 학습 및 평가 결과, 테스트 데이터셋에 대해 mIoU 78.2%, mDice 86.1%의 성능을 달성하였다. 특히 걷는 사람, 멀리 있는 사람, 정지 상태의 사람에 대한 감지 성능이 우수하였다.
본 연구는 4D 레이더 데이터의 고도 정보를 활용하여 바닥에 누워있는 사람도 효과적으로 감지할 수 있음을 보여준다. 이는 광산, 건설, 임업 등의 산업 현장에서 자율주행 기술의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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