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J-GLOBAL ID：201702265372663155   整理番号：17A1357028

高および低密度3次元センサを用いた歩行者認識のためのDNNによるライダー強度と3次元情報の効率的な組合せ【Powered by NICT】

Efficient combination of Lidar intensity and 3D information by DNN for pedestrian recognition with high and low density 3D sensor

著者 (4件)： Mioulet Luc (IMRA EUROPE SAS, 220 Rue Albert Caquot, B.P. 213, 06904 Sophia-Antipolis, France) ,  Tsishkou Dzmitry (IMRA EUROPE SAS, 220 Rue Albert Caquot, B.P. 213, 06904 Sophia-Antipolis, France) ,  Bendahan Remy (IMRA EUROPE SAS, 220 Rue Albert Caquot, B.P. 213, 06904 Sophia-Antipolis, France) ,  Abad Frederic (IMRA EUROPE SAS, 220 Rue Albert Caquot, B.P. 213, 06904 Sophia-Antipolis, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 257-263  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： 歩行者認識支援および自律運転のための重要な要素の一つである。これまで多くの研究者が高密度LIDARを組み合わせたカメラまたはステレオを用いたシステム,LIDARデータは,2Dセンサのための関心領域を抽出するために広く用いられているが高価で複雑な装置を検討した。歩行者を認識するためにLIDARからの純粋な3Dデータを用いたに焦点を当ててきた非常に少ない研究,それ以下は,LIDARにより強度情報の集中的な使用を行った。強度情報は,類似した物質の隣接点の間の高頻度変化を示し,これは角または距離による可能性がある。このため,価値があるへの広範な時間のかかる特徴工学必要であるとして潜在的に興味ある特徴として研究されていない。本論文では,強度情報を含む3次元点雲の新しい2D表現を提案した。複雑な運転シーンにおける歩行者を正確に認識するためにこのデータを処理するために畳込みニューラルネットワークの能力を示した。本システムはSTCデータベースに関する最新技術の状態より優れていた。さらに著者らは,このシステムが低密度LIDARデータに高精度であることを示した。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： 畳込み ,  *三次元 ,  ニューラルネットワーク ,  カメラ ,  *センサ ,  *歩行者 ,  データベース ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  高精度 ,  三次元データ ,  関心領域 ,  LIDARデータ ,  *三次元情報 ,  *歩行者認識 ,  *低密度 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 低密度 ,  3次元 ,  歩行者認識 ,  ライダー ,  3次元情報 ,  組合せ