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J-GLOBAL ID：201802214138625487   整理番号：18A1943687

道路画像シーケンスとGIS情報によるマルチモデルトラフィックシーンシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Multi-model Traffic Scene Simulation with Road Image Sequences and GIS Information

著者 (4件)： Cui Zhichao (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, 710049, China) ,  Liu Yuehu (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, 710049, China) ,  Ren Fuji (School of Advanced Technology and Science, Tokushima University, Tokushima, 770-8501, Japan) ,  Zhang Qilin (HERE Technologies, 425 W Randolph St, Chicago, Illinois, 60606, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 1943-1948  発行年： 2018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： 本論文では,地理情報システム(GIS)からの道路画像シーケンスと道路情報の組合せ入力による新しいマルチモーダルトラフィックシーンシミュレーションフレームワークを提案した。提案したフレームワークは,2つの主要なステップを含み,最初のステップは,3D道路モデル抽出,カメラ位置および方位推定とGISおよび道路画像シーケンスからの車線抽出を含む前処理ステップである。このような前処理の後,交通シーン再構成を,3D道路モデルにおける6自由度(6DoF)姿勢推定に再定式化した。次に,反復最近接点(ICP)アルゴリズムを,道路モデルにおける姿勢を推定することによって,粗点登録のために利用した。さらに,目的関数を,道路モデルに画像特徴(例えば車線)を組み込み,姿勢推定を洗練するために確立した。公開可能なKITTIデータセットによる実験において,提案方法は,地上の真実画像シーケンスと比較して,高い平均交差-過剰結合(IOU)スコアを達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  アルゴリズム ,  画像特性 ,  *シミュレーション ,  自由度 ,  目的関数 ,  地理情報システム ,  定式化 ,  前処理 ,  三次元 ,  多モード ,  再構成 ,  *道路
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  *画像列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 道路 ,  画像シーケンス ,  GIS