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J-GLOBAL ID：201702268699174134   整理番号：17A1724622

長期車両位置決めのための新しい大域的画像記述アプローチ【Powered by NICT】

A novel global image description approach for long term vehicle localization

著者 (6件)： Bonardi Fabien (Laboratoire d’Informatique, de Traitement de l’Information et des Systemes Normandie Univ, UNIROUEN, UNIHAVRE, INSA Rouen, LITIS, 76000 Rouen, France) ,  Ainouz Samia (Laboratoire d’Informatique, de Traitement de l’Information et des Systemes Normandie Univ, UNIROUEN, UNIHAVRE, INSA Rouen, LITIS, 76000 Rouen, France) ,  Boutteau Remi (Institut de Recherche en Syste`mes E ́lectroniques Embarque ́s Normandie, Univ, UNIROUEN, ESIGELEC, IRSEEM, 76000 Rouen, France) ,  Dupuis Yohan (Centre d’E ́tudes et d’Expertise sur les Risques, l’Environnement, la Mobilite ́ et l’Ame ́nagement CEREMA, 76000 Rouen, France) ,  Savatier Xavier (Institut de Recherche en Syste`mes E ́lectroniques Embarque ́s Normandie, Univ, UNIROUEN, ESIGELEC, IRSEEM, 76000 Rouen, France) ,  Vasseur Pascal (Laboratoire d’Informatique, de Traitement de l’Information et des Systemes Normandie Univ, UNIROUEN, UNIHAVRE, INSA Rouen, LITIS, 76000 Rouen, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 808-812  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： 屋外環境における自動車やロボットのための長期場所認識はまだ取り組み問題:例えば照明変動や気象現象による出現で生じる多くの変化,視覚センサを用いた。可変センサのデータ相互運用性に有利な可能性があるが,文献からのいくつかの方法は,異なる視覚源を管理することを試みた。本論文では,異なる画像源(光学,センササイズ,スペクトル範囲)からのデータを結合する必要がある場合について著者らの研究を強調した。視覚記憶を構成する第1カメラを用いた方法を開発した。その後,同じ旅を部分的に被覆するもう一つのカメラを考察した。著者らの目標は,センサ変化に対して不変視覚特徴のおかげで,生画像を前視覚記憶,実行部分のための確率論的アプローチの助けを借りてことである。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： 視覚センサ ,  ロボット ,  *位置決め ,  カメラ ,  センサ ,  不変性 ,  インタオペラビリティ ,  自動車 ,  *画像 ,  視覚 ,  スペクトル
準シソーラス用語： 確率的方法 ,  視覚顕著 ,  照明変化 ,  屋外環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 長期 ,  記述