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J-GLOBAL ID：201702262150658315   整理番号：17A0410813

装着型RGB-Dカメラからのオドメトリ支援横断による階段検出【Powered by NICT】

Stairs detection with odometry-aided traversal from a wearable RGB-D camera

著者 (4件)： Perez-Yus A. (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain) ,  Gutierrez-Gomez D. (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain) ,  Lopez-Nicolas G. (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain) ,  Guerrero J.J. (Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 154  ページ： 192-205  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 階段は人工シナリオに存在する最も一般的な構造の一つでなく,ビジョン問題の最も危険なの一つである。本研究では,検出,位置決めとウェアラブルRGB-Dカメラを用いた階段をparametriseへの完全な方法を提案した。著者らのアルゴリズムは,そのシーンの中の水平面はそれらの寸法と相対位置を判断する階段の有効な段階であるかどうか決定するために深さデータを使用した。結果として筆者らは本主題に関する空間的位置と配向を有する階段のスケールモデルを得た。視覚走行距離計測法は,ユーザの現在位置と配向を回収するため連続的に推定した移動した。これは以前に検出された特徴に復帰する能力を与え,上昇中のユーザの位置認識を提供するシステムを増強した。同時に,横断中の階段の検出を用いて,ビジュアルオドメトリのドリフトを補正した。他の最新のアルゴリズムと階段の検出結果の比較は,公共のデータセットを用いて行った。追加実験も行い,屋内シナリオにおける胸部mounted RGB-Dカメラを用いた著者ら自身の自然情景を記録した。アルゴリズムをリアルタイムで研究に十分であり,階段の部分オクルージョン下でもロバストである。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： 位置決め ,  ロバスト性 ,  縮尺模型 ,  *カメラ ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  走行距離 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 実時間 ,  屋内 ,  位置認識 ,  相対位置 ,  水平面 ,  *オドメトリ ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 階段検出 ,  視覚障害 ,  RGB-D ,  視覚オドメトリ ,  ウェアラブルコンピューティング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 装着型 ,  RGB-Dカメラ ,  オドメトリ ,  支援 ,  階段