文献

J-GLOBAL ID：201202237385588230   整理番号：12A1442152

最近の機械学習手法と車載カメラによる安全太郎(路面工事用ガードマンロボット)検知への応用

Application of detection of Anzen-Taro(guard-man robot for road work) used by vehicle camera and recent machine learning method

著者 (5件)： 大城潤 (沖縄工高専) ,  兼城駿一郎 (沖縄工高専) ,  島袋誠也 (沖縄工高専) ,  姉崎隆 (沖縄工高専) ,  MBAITIGA Zacharie (沖縄工高専)
資料名： 電気学会次世代産業システム研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： IIS-12  号： 69-75.77-78  ページ： 7-10  発行年： 2012年09月07日 
JST資料番号： X0579A  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： 本論文では,自動車の自動運転の実現を目指して画像処理による道路の白線検出,及び突発的に発生する障害物として路面工事の検出を試みた。まず,既存の白線検出研究としてアルゴリズムが理解しやすく,他に応用が利く手法を参考とし,1)強度を調整したSobelオペレータを用いたカラー画像からのエッジ検出,2)エッジに対するハフ変換の適用によって路面状態が良好な場合に白線を検出できることを確かめた。次に,路面工事の検出にあたっては大半の場面で設置されている路面工事用ガードマンロボット(安全太郎)を検出するものとし,人の顔やロゴマークといった物体検出に用いられるHaar-Like特徴を利用した。Haar-Like特徴をAdaBoostに学習させるものとし,正解画像70枚から1000枚のサンプル画像を作成して,予め用意した背景画像のサンプル420枚と合わせて学習を行った。その結果,誤検出が多いものの安全太郎の検出が行えたので,適切な学習データの学習が課題となることが示唆された。

シソーラス用語： *パターン認識 ,  カラー画像 ,  *ロボット ,  *機械学習 ,  カメラ ,  エッジ検出 ,  *車線 ,  画像 ,  誤り検出
準シソーラス用語： *路面工事用ガードマンロボット ,  車載カメラ ,  背景画像

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  交通管制・規制  (TB01032S)

引用文献 (7件)：

• (1)安達栄輔・鍋島彰祟・栗田多喜夫:「車の姿勢を考慮したハブ変換による車線検出」,電子情報通信学会技術研究報告TL,思考と言語,105(613),pp103-107(2006-02)
• (2)毛利志勇:「時系列画像における検出結果の蓄積に基づく自線検出」,修士論文(教育研究分野情報数理学,pp.2(2007)
• (3)田岡武司・真鍋真・上林学・大西・陽介・福井・正博:「自動車用白線認識アルゴリズムの一実現」,情報処理学会ISPJ,vol12,No.126(20061026),pp.63-68(2006-12)
• (4)アルファーテック株式会社一安全太郎(2012「8)http://www.atc-inc.co.jp/le(Ytaro.html
• (5)皆川卓也:「OpenOVで学ぶ画像認識:第3回オブジェクトを検出してみよう」,技術評論社,p2,(2008-06)

タイトルに関連する用語 (8件)： 機械学習 ,  手法 ,  車載カメラ ,  路面 ,  工事 ,  ガードマン ,  ロボット ,  応用