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J-GLOBAL ID：201502243653136071   整理番号：15A0687168

KITTIアーバンシーンにおける3次元認識の特性を持つ視覚的物体認識

Visual Object Recognition with 3D-Aware Features in KITTI Urban Scenes

著者 (3件)： YEBES J. Javier (Univ. Alcala, Alcala de Henares, ESP) ,  BERGASA Luis M. (Univ. Alcala, Alcala de Henares, ESP) ,  GARCIA-GARRIDO Miguel Angel (Univ. Alcala, Alcala de Henares, ESP)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 4  ページ： 9228-9250 (WEB ONLY)  発行年： 2015年04月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運転支援システムや自律ロボットは,環境認識のためのいくつかのセンサの配置に依存している。レーザレーダと比較して,安価なビジョンセンサは,ドライバによって知覚される3次元シーンを外観と奥行き手がかりの点で捉えることができる。実際,車に3次元画像の理解能力を提供することは,都市環境でのシーンの意味を推論するために必須のターゲットである。また自然都市シナリオのナビゲーションタスクから生じる課題の1つは,道路の参与者(例えば,自転車,歩行者や車)の検出であった。この点で,本稿では,挑戦的かつ自然主義的なKITTI画像を利用し,車,歩行者や自転車の検出と方向推定に取り組んだ。この研究は,道路シーン内のオブジェクトの外観と深さの特殊性を捕捉するために,立体カラー画像から計算した3次元認識の特性を提案した。変形可能部品モデル(DPM)として知られている成功した部品ベースのオブジェクト検出器を,2.5次元データ(カラーおよび視差)から,より豊かなモデルを学習するように拡張した。拡張は,同様にトレーニングパイプラインの詳細な分析を行いながら行なった。大規模な実験セットが提案を評価し,最良の性能のアプローチを,KITTIのウェブサイトにランク付けした。実際,本研究はベースラインDPMと比較して,車と自転車のためのクラス増加の検出率を取得し,KITTIオブジェクト挑戦のための立体データと結果を報告する最初の研究である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *視覚 ,  *物体認識 ,  *三次元 ,  運転支援システム ,  自律ロボット ,  *認識 ,  センサ ,  *視覚センサ ,  手がかり ,  推定 ,  航法 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  ナビゲーション ,  ビジョンセンサ ,  *環境認識 ,  方向推定

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 3次元 ,  視覚 ,  物体認識