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J-GLOBAL ID：201602289758522152   整理番号：16A0327510

レーザレーダ距離画像に基づくターゲットの3次元姿勢推定【Powered by NICT】

3D pose estimation of target based on ladar range image

著者 (4件)： Lv Dan (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Tunable Laser, Inst. of Opto-Electronic, Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Sun Jianfeng (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Tunable Laser, Inst. of Opto-Electronic, Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Li Qi (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Tunable Laser, Inst. of Opto-Electronic, Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Wang Qi (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Tunable Laser, Inst. of Opto-Electronic, Harbin Inst. of Technol., Harbin)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 44  号： 4  ページ： 1115-1120  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： レーザレーダのターゲット認識において,ターゲットの姿勢の正確な推定は,効果的に認識過程を簡素化できる。目標3D姿勢推定の方法として既存PDVAアルゴリズムは主に地上構造物ターゲットの。この方法は,モデル座標系(MCS)における軸の正方向ベクトルとして剛体ターゲットの面法線を用いターゲットの3次元姿勢角を推定するために,その有効性を実験により検証した。しかし,MCSにおける軸の正方向ベクトルを決定するアルゴリズムの効率に影響する場合には時間がかかる。本論文において,改良PDVAアルゴリズムを提案し,クラスタ中心近傍識別(CCND)の方法は,MCSにおける軸の正方向ベクトルの決定プロセスを加速するために使用した。シミュレーション実験は,4軍用車両モデルを用いて行った。その結果,改良PDVAアルゴリズムの平均走行時間は,PDVAアルゴリズムの約66%を占めるだけであることを示し,それは標的の3次元姿勢推定の効率を大きく改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  簡素化 ,  *三次元 ,  軍用車両 ,  構造物 ,  アルゴリズム ,  走行時間 ,  ベクトル ,  クラスタ ,  物体認識 ,  剛体 ,  *距離画像 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  姿勢角 ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーザレーダ ,  距離画像 ,  ターゲット ,  3次元 ,  姿勢推定