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J-GLOBAL ID：201702250328718882   整理番号：17A0095134

本論文は,霧のための2つの事前関心領域に基づく車線認識アルゴリズムを研究した。【JST・京大機械翻訳】

Study on fog-oriented lane detection method based on dual-heuristic region of interest

著者 (3件)： Zhou Jincao (College of Automobile, Chang’an University) ,  Wei Lang (College of Automobile, Chang’an University) ,  Qiao Jie (College of Automobile, Chang’an University)
資料名： Zhongguoanquan Kexue Xuebao  (Zhongguoanquan Kexue Xuebao)
巻： 26  号： 8  ページ： 128-133  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2757A  ISSN： 1003-3033  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,濃霧の認識精度を改善するために,改良型暗チャネル優先と二重事前関心領域(ROI)に基づく霧のための認識アルゴリズムを開発した。まず第一に,改良型暗チャネル優先アルゴリズムを用いて,静止画像のROI-Iを除去した。次に,SCHARRフィルタとOTSUを用いて,この領域の二値化画像を得て,HOUGH変換によって車線を正確に抽出した。これを基準として、KALMAN予測器を用いて、次のフレーム画像中の車線の可能性があるダイナミックROI-II領域を予測する。最後に,改良除去アルゴリズムを用いて,ROI-II領域を除去し,そして,Bスプライン内挿法を用いて,この領域の車線を適合させた。結果は,提案したアルゴリズムの精度が99%に達することができ,また,濃霧条件下でも96%に達することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  内挿法 ,  *アルゴリズム ,  静止画像 ,  フィルタ ,  Bスプライン ,  チャネル
準シソーラス用語： 予測器 ,  二値化 ,  認識精度 ,  *認識アルゴリズム ,  *関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： lane detection ,  dark channel prior ,  image defogging ,  region of interest(ROI) ,  B spline interpolation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 論文 ,  霧 ,  関心領域 ,  車線 ,  認識アルゴリズム ,  研究