• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.369-376
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• 2016

점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평 단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다.