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J-GLOBAL ID：201702221371011844   整理番号：17A1855866

超ピクセル3DとAppearanceの特徴を融合した走行可能領域検出【JST・京大機械翻訳】

Travelable Area Detection Fusing Superpixel 3D and Apperance Feature

著者 (2件)： Liu Dan (河南工学院 計算机科学与技術系,河南 新郷,453003) ,  Ma Shixia (河南工学院 計算机科学与技術系,河南 新郷,453003)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 7  ページ： 293-297  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： コンピュータビジョンに基づく自動運転と高度運転補助を実現するために,車両の前方の走行可能領域をリアルタイムに検出する必要がある。走行可能領域の検出は画像セグメンテーションの問題であり,現在のところ,深い学習モデルに基づくScene Parse方式は,実際の応用においてリアルタイム要求を満たすことができない。そのために、超ピクセルAppearanceと3D特徴融合の検査フレームを構築し、粗分割から細分割までの二段階セグメンテーションプロセスを実現した。粗いセグメンテーションはRANSACに基づく迅速な平面推定であり,細分割は粗い分割道路の推定確率に基づく条件付き確率場モデルであり,超ピクセルを用いて加速することができる。実験結果は,Cityscapeデータセットの精度と再現率が90%を超えて,性能がSegNet,FCN 16 Scene Parsingに匹敵し,X86プラットフォームとARMプラットフォームのリアルタイムアプリケーション要求を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  自動運転 ,  *走行 ,  *画素 ,  セグメンテーション ,  *三次元 ,  コンピュータビジョン ,  道路
準シソーラス用語： 再現率 ,  条件つき確率場 ,  RANSAC ,  特徴融合 ,  画像セグメンテーション ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： automatic driving ,  Advanced Driver Assistance System(ADAS) ,  superpixel ,  binocular vision ,  feature fusion ,  travelable area

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

タイトルに関連する用語 (3件)： ピクセル ,  3D ,  融合