文献

J-GLOBAL ID：202102265077251301   整理番号：21A3134291

パーソナルモビリティのためのLIDARの反射強度特性に依存しない歩行者認識手法の提案

Laser-intensity-free Pedestrian Detection for Personal Mobility Vehicles in Walking Space

著者 (6件)： 清水崇博 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  小出健司 (産業技術総合研 ヒューマンモビリティ研究セ) ,  大石修士 (産業技術総合研 ヒューマンモビリティ研究セ) ,  横塚将志 (産業技術総合研 ヒューマンモビリティ研究セ) ,  阪野貴彦 (産業技術総合研 ヒューマンモビリティ研究セ) ,  小竹元基 (東大 大学院新領域創成科学研究科)
資料名： ロボティクスシンポジア予稿集  (ロボティクスシンポジア講演論文集)
巻： 26th (CD-ROM)  ページ： 42-44  発行年： 2021年03月16日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・目的は,パーソナルモビリティの安全走行に不可欠な周辺の歩行者検知に関する研究。
・手法の特徴は,センサ特性への依存性が低い歩行者認識器を実現するために,LIDAR点群の反射強度特徴を局所形状特徴量に置き換えるネットワークを提案。
・歩行空間データセットを生成するLIDARシミュレータを開発し,このデータセットで学習した提案ネットワークを用いて実際の歩行空間で歩行者の認識性能を評価。
・既存の手法との性能比較から,疎な点群に対する歩行者認識において局所形状特徴量への置き換えが認識精度向上に寄与していることを確認。

シソーラス用語： *交通機関 ,  *データ ,  強度 ,  *物体認識 ,  特性 ,  都市空間 ,  教師つき学習 ,  精度 ,  *LIDARデータ ,  点群データ ,  *歩行者認識 ,  *パーソナルモビリティー ,  歩行者空間
準シソーラス用語： *パーソナルモビリティービークル ,  形状特徴 ,  認識精度 ,  反射強度 ,  歩行空間

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (5件)：

• A. H. Lang, S. Vora, H. Caesar, L. Zhou, J. Yang, and O. Beijbom. Pointpillars: Fast encoders for object detection from point clouds. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019.
• Y. Zhou and O. Tuzel. Voxelnet: End-to-end learning for point cloud based 3d object detection. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018.
• Y. Yan, Y. Mao, and B. Li. Second: Sparsely embedded convolutional detection. In Sensors, 2018.
• W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y.Fu, and A. C. Berg. Ssd: Single shot multibox detector. In European Conference on Computer Vision, 2016.
• A. Geiger, P. Lenz, and R. Urtasun. Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012.

タイトルに関連する用語 (6件)： パーソナルモビリティ ,  LIDAR ,  強度特性 ,  歩行者認識 ,  手法 ,  提案