Feature Detection Based on Virtual Gradient Using Sensor Fusion for Low-resolution 3D LiDAR

Shuncong Shen, Mai Saito, Toshio Ito

研究成果: Conference contribution

抄録

LiDAR plays an indispensable role as recognition sensor for mobile devices, autonomous driving, etc. This paper aims to address Low-resolution LiDARs’ sparse data problem via fuse image feature point and pointcloud data.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2021 IEEE CPMT Symposium Japan, ICSJ 2021
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ41-44
ページ数4
ISBN(電子版)9781665440790
DOI
出版ステータスPublished - 2021
イベント10th IEEE CPMT Symposium Japan, ICSJ 2021 - Kyoto, Japan
継続期間: 2021 11月 102021 11月 12

出版物シリーズ

名前2021 IEEE CPMT Symposium Japan, ICSJ 2021

Conference

Conference10th IEEE CPMT Symposium Japan, ICSJ 2021
国/地域Japan
CityKyoto
Period21/11/1021/11/12

ASJC Scopus subject areas

  • 器械工学
  • 原子分子物理学および光学
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 制御およびシステム工学
  • 電子工学および電気工学
  • 電子材料、光学材料、および磁性材料

フィンガープリント

「Feature Detection Based on Virtual Gradient Using Sensor Fusion for Low-resolution 3D LiDAR」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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