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J-GLOBAL ID：201702278918405805   整理番号：17A1397686

CRF RNNネットワークに基づく高密度意味マッピングシステム【Powered by NICT】

A dense semantic mapping system based on CRF-RNN network

著者 (3件)： Cheng Jiyu (Robotics and Perception Laboratory, Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T. Hong Kong SAR, China) ,  Sun Yuxiang (Robotics and Perception Laboratory, Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T. Hong Kong SAR, China) ,  Meng Max Q.-H. (Robotics and Perception Laboratory, Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T. Hong Kong SAR, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAR  ページ： 589-594  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： 環境の幾何学的構造と外観情報は,ビジュアルな同時位置決めおよびマッピング(Visual SLAM)システムの主要な出力である。未知環境におけるロボット応用のための基本的な知識として機能する。今日,ますますロボット応用はより優れた性能を達成するために,視覚マップにおける意味論的情報を必要とする。しかし,電流視覚SLAMシステムの大部分は意味的アノテーション能力を備えていない。この問題を解決するために,本論文では,意味情報で注釈された三次元視覚マップを構築する新しいシステムを開発した。意味セグメンテーションのためのCRF RNNアルゴリズムを採用し,意味論的マッピングを達成するためのORB SLAMによる意味論的アルゴリズムを統合した。実物大三次元視覚地図を得るために,筆者らは筆者らのシステムの入力としてRGB-Dデータを用いた。自己生成RGB-Dデータセットを用いてこの意味論マッピングシステムを試験した。実験結果は,このシステムで得られた3次元点群マップの意味情報を注釈信頼できることを実証した。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： 位置決め ,  アルゴリズム ,  意味論 ,  電流 ,  *ネットワーク ,  三次元 ,  ロボット ,  点群 ,  セグメンテーション ,  視覚 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 意味情報 ,  SLAM ,  未知環境 ,  *高密度 , 【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 (4件)： CRF ,  RNN ,  意味 ,  マッピング