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J-GLOBAL ID：201702216777548272   整理番号：17A1332318

事前情報に基づく交通標識検出【JST・京大機械翻訳】

Traffic Sign Detection Based on Prior Information

著者 (2件)： Pan Mingxing (南京航空航天大学 計算机科学与技術学院,江蘇南京,211106) ,  Sun Han (南京航空航天大学 計算机科学与技術学院,江蘇南京,211106)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 2  ページ： 96-99,105  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 道路交通標識の自動認識は,通常,車両の自動または半自動運転補助システムに適用され,車両の運転のための周囲の環境の理解を提供する。しかし、現有の交通標識検出と識別アルゴリズムは対象に対して比較的に単一であり、ある種の中のいくつかの標識を検査対象とし、検査対象のサンプル数が多い場合、検出の正確率は明らかに低下する。さらに,この方法は,交通標識の色と形状の情報を考慮したが,色,幾何学的形状と標識の間の関係性を無視した。効率的な交通標識検出アルゴリズムを提示し,標識の形状と色の事前情報に従って,交通標識の決定木を確立し,関心領域を選択し,交通標識の輪郭情報に従って,交通標識の検出結果を10のサブクラスに分類した。最後に,交通標識を,サブクラスの結果と交通標識の事前情報によって検出した。実験結果により、交通標識が閉塞された時、この方法は交通標識検査の漏れ検出率と誤検出率を低下させることが明らかになった。提案した方法はTSR(Traffic Sign Recognition)システムの複雑性を低減し、システムのリアルタイム性とロバスト性を向上させた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路 ,  ロバスト性 ,  ディシジョンツリー ,  自動運転 ,  *交通標識 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  複雑性 ,  誤検出率 ,  検出率 ,  関心領域 ,  検出アルゴリズム ,  自動認識 ,  *事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： traffic signs ,  shelter ,  color ,  contour

分類 (2件)： 道路付属施設  (RC08040T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 事前情報 ,  交通標識