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J-GLOBAL ID：201702242555710352   整理番号：17A1706896

横断歩道分類のためのクラウドソーシングによる自動大規模データ収集:深い学習アプローチ【Powered by NICT】

Automatic large-scale data acquisition via crowdsourcing for crosswalk classification: A deep learning approach

著者 (4件)： Berriel Rodrigo F. (Laboratorio de Computacao de Alto Desempenho, Departamento de Informatica, Universidade Federal do Espirito Santo, Brazil) ,  Rossi Franco Schmidt (Laboratorio de Computacao de Alto Desempenho, Departamento de Informatica, Universidade Federal do Espirito Santo, Brazil) ,  de Souza Alberto F. (Laboratorio de Computacao de Alto Desempenho, Departamento de Informatica, Universidade Federal do Espirito Santo, Brazil) ,  Oliveira-Santos Thiago (Laboratorio de Computacao de Alto Desempenho, Departamento de Informatica, Universidade Federal do Espirito Santo, Brazil)
資料名： Computers & Graphics  (Computers & Graphics)
巻： 68  ページ： 32-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0525B  ISSN： 0097-8493  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 横断歩道を同定する正しく駆動活性と移動度自律性のための重要なタスクである。多くの横断歩道分類,検出と位置決めシステムは,長年にわたって文献で提案されている。これらのシステムは,横断歩道分類問題:衛星画像,コックピット(車の頂部からまたはウインドシールドの背後にある),および歩行者展望に取り組むために,さまざまな視点を用いた。文献内のほとんどの研究では,局所データセット,すなわち低い多様性を示したことをデータセットを用いて設計し,評価した。大規模データセットへのスケーリングは,注釈法への挑戦を課している。さらに,同じ場所におけるデータと最終アプリケーションの条件を収集するために通常困難であるので,文献のデータベースを横断する実験する必要性が依然として存在する。本論文では,深い学習に基づく横断歩道分類システムを提案した。では,OpenStreetMapとGoogleストリートビューのような,クラウドソーシングプラットフォームは,大規模データベースの自動収集と注釈による自動学習を可能にするために利用した。それに加えて,本研究は部分的にアノテーション付けがされたモデルに対する全自動データ収集と注釈を用いて訓練されたモデルの比較研究を提案した。データベース間実験もまた,提案した方法が,実世界での応用と使用を可能にすることを示した実験に含まれた。著者らの結果は,全自動データベース上で訓練されたモデルは高い綜合精度(94.12%)を達成したことを,統計的に有意な改善(96.30%)は,データベースの特定部分を人手アノテーション付けにより達成できることを示した。最後に,データベースを横断する実験の結果は両方のモデルは画像とシナリオの多くの変動に対してロバストであることを示し,一貫した挙動を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,  ロバスト性 ,  移動度 ,  *横断歩道 ,  アノテーション ,  データベース ,  *データ収集 ,  応用プログラム ,  *学習 ,  歩行者
準シソーラス用語： 大規模データベース ,  Google ,  大規模データセット ,  *大規模データ ,  *クラウドソーシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 横断歩道分類 ,  ゼブラ交差分類 ,  深い学習 ,  クラウドソーシング ,  大規模データベース

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 横断歩道 ,  分類 ,  クラウドソーシング ,  大規模データ ,  収集 ,  学習