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J-GLOBAL ID：201702221797519278   整理番号：17A0597822

全方位LIDARに基づく自動運転自動車のための物体識別

著者 (4件)： 吉岡克 (金沢大 大学院) ,  菅沼直樹 (金沢大) ,  米陀佳祐 (金沢大) ,  ALDIBAJA Mohammad (金沢大)
資料名： 日本機械学会交通・物流部門大会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会交通・物流部門大会(CD-ROM))
巻： 25th  ページ： ROMBUNNO.2307  発行年： 2016年11月29日 
JST資料番号： L1577B  ISSN： 2424-3175  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,自動運転自動車の開発が活発化している。自動運転を行うためには周辺環境の認識が不可欠であり,その重要な要素として物体識別がある。我々は全方位LIDARを用いた環境認識システムを開発しており,本論文ではLIDARから得られる点群データを基に物体を4クラス(車両,歩行者,自転車,その他)に識別する手法を提案している。観測点の情報から物体の特徴量を計算し,AdaBoostのアルゴリズムによって機械学習を行う。データセットを用いた分類では8.5~9.5割程度の精度で識別を行うことができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *視覚 ,  *自動車 ,  物体認識 ,  データ ,  交通機関 ,  歩行者 ,  自転車 ,  情報 ,  学習アルゴリズム ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  AdaBoostアルゴリズム ,  *自動運転自動車 ,  車両 ,  *全方位ビジョン ,  点群データ ,  特徴量

分類 (2件)： 走行装置  (QG03040V) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 全方位 ,  LIDAR ,  自動車 ,  物体 ,  識別