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J-GLOBAL ID：201702220459239523   整理番号：17A1251109

自動車応用における高速障害物検出と追跡のためのボクセルと粒子フィルタに基づくアプローチ【Powered by NICT】

A Combined Voxel and Particle Filter-Based Approach for Fast Obstacle Detection and Tracking in Automotive Applications

著者 (4件)： Morales Nestor (Departamento de Ingenieri ́a Informa ́tica, University of La Laguna, Santa Cruz de Tenerife, Spain) ,  Toledo Jonay (Departamento de Ingenieri ́a Informa ́tica, University of La Laguna, Santa Cruz de Tenerife, Spain) ,  Acosta Leopoldo (Departamento de Ingenieri ́a Informa ́tica, University of La Laguna, Santa Cruz de Tenerife, Spain) ,  Sanchez-Medina Javier (Computer Science Department, Centro de Innovacion para la Sociedad de la Informacion, University of Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 7  ページ： 1824-1834  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,入力と同様に三次元点雲とオドメトリ情報を用いた一般的な障害物のリアルタイム検出,動き推定,及び追跡のための新しい方法を示した。このアプローチでは,世界の簡素化はボクセル,粒子フィルタベースの3D物体のセグメンテーションと動き推定方式によって支持されたを用いて行った。技術を組み合わせは,迅速で信頼性のある物体検出を活用し,運動速度と方向情報を提供する。法,法のパラメータ化に関連した二とその入力点雲の適合性を評価するために行った四詳細な研究。もう一つは他の最新式法を用い追跡と検出結果を比較した。最終試験が必要実行時間のキャラクタリゼーションを意図したものである。結果は満足のいくもので,高い検出率,低誤り率,および実時間可能計算性能であった。付着ビデオにおいては,この方法の挙動を観測し,入力としてステレオビジョンおよびランプ検知と範囲の発生した点雲を用いて両ことが可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  セグメンテーション ,  *ボクセル ,  パラメタリゼーション ,  *自動車 ,  信頼性 ,  立体視 ,  適応性 ,  動き推定 ,  誤り率 ,  三次元 ,  簡素化
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *粒子フィルタ ,  *障害物検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動車 ,  応用 ,  障害物検出 ,  追跡 ,  ボクセル ,  粒子フィルタ