照明と車線てがかりを用いるトンネルシーンにおける有益な明るい領域の位置検出

LU Jianjun; DONG Fangyan; HIROTA Kaoru

文献

J-GLOBAL ID：201502253230841033 整理番号：15A0461081

照明と車線てがかりを用いるトンネルシーンにおける有益な明るい領域の位置検出

Location Detection of Informative Bright Region in Tunnel Scenes Using Lighting and Traffic Lane Cues

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資料名：
巻： 19 号： 2 ページ： 255-263 発行年： 2015年03月20日
JST資料番号： F1398A ISSN： 1343-0130 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

視覚情報が,イメージセンサの制限されたダイナミックレンジにより欠落している有益な明るい領域(IBR)を見つけるために,信頼マップに視覚的てがかりの幾何学的特性を組み合わせるアルゴリズムを提案した。道路トンネルシーンでのIBRの位置は,IBR内部の視覚情報のほとんどが失われる状態の下でリアルタイムに推定される。アルゴリズムは,車載カメラにより記録された自己構築されたトンネルシーン映像データセットにおいて複数の人間観察者により注釈が付けられたそれとIBRの推定された位置を比較することにより評価された,また,アルゴリズムは,各フレームに対して10msの実行時間を達成した。アルゴリズムは,過度に露出された領域で捕捉されたビジュアルコンテンツを強化するために車両走行レコーダのような低コストプラットフォーム上の画像センサの制御タイミングを提供することを目標とした。(翻訳著者抄録)

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図形・画像処理一般 , 運転者

引用文献 (13件)：

Y. Wang, E. K. Teoh, and D. Shen, “Lane Detection using B-snake,” IEEE Int. Conf. on Information, Intelligence, and Systems (ICIIS’99), Washington, USA, pp. 438-443, 1999.
Z. Kim, “Robust Lane Detection and Tracking in Challenging Scenarios,” IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, Vol.9, No.1, pp. 16-26, 2008.
C. Bahlmann, Y. Zhu, V. Ramesh, M. Pellkofer, and T. Koehler, “A System for Traffic Sign Detection, Tracking, and Recognition using Color, Shape, and Motion Information,” Proc. of IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Las Vegas, USA, pp. 255-260, 2005.
A. Ruta, Y. Li, and X. Liu, “Real-time Traffic Sign Recognition from Video by Class-specific Discriminative Features,” Pattern Recognition, Vol.43, No.1, pp. 416-430, 2010.
P. Stone, P. Beeson, T. Meriçli, and R. Madigan, “DARPA Urban Challenge Technical Report -- Austin Robot Technology,” http://archive.darpa.mil/grandchallenge/ [Accessed April 2014]

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