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J-GLOBAL ID：201702279431309349   整理番号：17A1928953

点雲密度に基づく構造化道路境界増強検出法【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Detection Method for Structured Road Edge Based on Point Clouds Density

著者 (4件)： Su Zhiyuan (軍事交通学院研究生管理大隊,天津,300161) ,  Xu Youchun (軍事交通学院軍用車輌系,天津,300161) ,  Peng Yongsheng (軍事交通学院軍用車輌系,天津,300161) ,  Wang Rendong (軍事交通学院研究生管理大隊,天津,300161)
資料名： Qiche Gongcheng  (Qiche Gongcheng)
巻： 39  号： 7  ページ： 833-838  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2056A  ISSN： 1000-680X  CODEN： QIGOE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 構造的道路境界を迅速かつロバストに検出するために,HDL-64Eレーザレーダの点雲密度に基づく道路境界検出のための新しい方法を提案した。仮想レーダモデルを構築することにより,点雲密度特性を用いて,前景と背景の分離を実現し,ランダムサンプリングの一貫性アルゴリズムを用いて,20m以内の道路境界を得た。20~100mにおける道路境界点雲のスパース性と検出精度の問題を解決するために,光線切断モデルを用いて道路境界を強化した。キャンパス道路と都市高速道路の実験により、道路境界検出率が95%以上に達し、有効検出距離が70m以上に達し、検出周期が32ms以下であることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *道路 ,  キャンパス ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *検出法 ,  光子ビーム ,  *構造形成 ,  無作為抽出 ,  都市高速道路 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  検出精度 ,  スパース性 ,  前景 ,  境界検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： road edge detection ,  virtual scan model ,  point clouds density ,  ray cut model

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  原子炉工学におけるその他の基礎的事項  (MD02050M) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  原子炉核特性  (MD02040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点雲 ,  密度 ,  道路 ,  境界 ,  増強 ,  検出法