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J-GLOBAL ID：201702248770739973   整理番号：17A1357105

信念理論を用いた自動車用LIDAR物体検出と分類アルゴリズム【Powered by NICT】

Automotive LIDAR objects detection and classification algorithm using the belief theory

著者 (3件)： Magnier Valentin (IFSTTAR (French Institute of Science and Technology for Transport, Development and Networks) LIVIC laboratory, 77 rue des Chantiers, 78000 Versailles, France) ,  Gruyer Dominique (IFSTTAR (French Institute of Science and Technology for Transport, Development and Networks) LIVIC laboratory, 77 rue des Chantiers, 78000 Versailles, France) ,  Godelle Jerome (Renault SAS, Aubevoye Technical Center, 27940 Aubevoye, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 746-751  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 自律運転応用では,LIDARは環境の認識のための重要なセンサの1つになっている。レーザビーム環境を走査を用いて距離測定に基づくその仕事の原理は,高精度の測定を可能にした。自律運転応用で一般的に使用されるセンサ,カメラ,レーダとLIDARである中で,LIDARは,物体の形状を推定するのに最も適している。しかし,モーメントの,純粋な自動車用途に特化したLIDARは四までの測定層(異なる高さで環境を走査4レーザビーム)のみであった。物体検出アルゴリズムは,道路シーンに感知した物体の種類,それらを特定することを検出し,分類するための非常に数層に頼らざるを得ない。本論文では,信念理論に基づくオブジェクト型分類を特徴とする移動物体(DATMO)の検出と追跡アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,知覚された車両の分類は,自転車,乗用車とトラック間には,自動車用途に特異的であった。本論文の最後に,実世界文脈でこのアルゴリズムの適用を提示した。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： 乗用車 ,  走査 ,  レーザビーム ,  距離測定 ,  *自動車 ,  *アルゴリズム ,  形態 ,  自転車 ,  センサ ,  移動体 ,  カメラ ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  検出アルゴリズム ,  高精度 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (6件)： 信念 ,  理論 ,  自動車 ,  LIDAR ,  物体検出 ,  分類アルゴリズム