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J-GLOBAL ID：201502218599130832   整理番号：15A1176976

非構造環境下での視覚機構に基づく車両速度検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Vehicle speed detection algorithm based on visual mechanism under unstructured environment

著者 (6件)： Lu Peng (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou) ,  Li Yaping (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou) ,  Li Shijie (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou) ,  Qiao Chao (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou) ,  Huang Shilei (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou) ,  Zhang Liya (School of Electrical Engineering,Zhengzhou Univ., Zhengzhou)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 32  号： 5  ページ： 1559-1562  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： ビデオに基づくターゲット車両速度を検出する目的の重要な問題は,非構造化環境におけるビデオシーケンスを用いた移動ターゲットの正確で効率的なリアルタイム情報を得るための方法である。視覚認知機構に基づく車両速度検出は一種の新しい方法である。視覚機構は法を触発されて,まず,自然画像からの一次視覚皮質細胞の過剰完全なキャラクタリゼーションを参考にすべきである。ニューロン応答係数特性に従って過剰完全な視覚計算モデルに基づく移動ターゲットと背景画像と目標画像間の神経応答係数の違いを同定するための動的しきい値と比較した。次に,反復法を介して標的追跡を達成した。伝統的な方法と比較して,ターゲット追跡に基づいて異なったビデオ列における特性の整合法による車両の変位を得た。最後に,このアルゴリズムによる速度検出を実現した。実験結果は,このアルゴリズムは実時間条件下で実際の道路シーンの中の異なるタイプの車両速度を試験し,96.55%以上の精度を達成できることを示した。アルゴリズムは,従来の方法と比較して,精度とロバスト性における車両速度検出を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  構造形成 ,  画像 ,  *視覚 ,  録画装置 ,  *アルゴリズム ,  視認
準シソーラス用語： ビデオ列 ,  ターゲット追跡 ,  動的閾値 ,  背景画像 ,  一次視覚皮質 ,  自然画像 ,  ビデオシーケンス ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  視覚 ,  速度検出 ,  アルゴリズム