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J-GLOBAL ID：201702233213755425   整理番号：17A0142672

夜間ビジョンにおける前頭車両検出のための画像に基づくoverexposed後尾灯検出法【Powered by NICT】

An image based overexposed taillight detection method for frontal vehicle detection in night vision

著者 (4件)： Chien Chun-Liang (National Chiao Tung University, Taiwan, R.O.C.) ,  Hang Hsueh-Ming (National Chiao Tung University, Taiwan, R.O.C.) ,  Tseng Din-Chang (National Chiao Tung University, Taiwan, R.O.C.) ,  Chen Yong-Sheng (National Chiao Tung University, Taiwan, R.O.C.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 夜間運転条件における前頭車両検出の目標を達成するために,車両の赤色尾灯を検出する効果的な方法を提案した。課題は,自動露出で撮影した尾灯画像は典型的に過剰に暴露された溶接ということであり,これは赤色セグメンテーションはしばしば誤ったにしている。この問題に取り組むためにカメラハードウェアをカスタマイズの代わりに,ここでは,形態学的および論理演算を組み合わせた尾灯,より信頼できる尾灯検出方式が過剰に暴露された溶接領域を抽出した。,車両を表す対に二尾灯候補をクラスター化するロバストなペアリングプロセスを開発した。対形成過程で,面積,形,対光の高さの類似性を含めたいくつかの基準。添加では,時間的一貫性基準を含んでいる;,対尾灯の時間のある期間で検出された継続すべきである。エネルギー関数はこれらの基準を統合するために利用した。実験を,欠落した,および誤検出速度の両方が1.5%より低いことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  論理演算 ,  *尾灯 ,  類似性 ,  セグメンテーション ,  溶接 ,  検出法 ,  カスタム化 ,  クラスタ化 ,  夜間運転 ,  モルフォロジー ,  画像
準シソーラス用語： 誤検出 ,  エネルギー関数 ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 夜間 ,  ビジョン ,  前頭 ,  車両検出 ,  検出法