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J-GLOBAL ID：201802222647108546   整理番号：18A2096412

自律運転における風スクリーン障害検出のためのアルゴリズム融合【JST・京大機械翻訳】

Algorithm Fusion for Windscreen Obstruction Detection in Autonomous Driving

著者 (2件)： Radu Petru ,  Regep Cezar Valeriu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SYNASC  ページ： 385-388  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： 近年,自動車産業のための先進的な河川支援システム(ADAS)は,運転中に発生する様々なイベントを検出するために,ますます多くのカメラベースのアルゴリズムを使用している。通常,いくつかのコンピュータビジョンアルゴリズムは,風スクリーンカメラからのフレームの処理を処理することによって同時に実行される。カメラベースのADASアルゴリズムの正常な動作のためには,カメラの視野が雑音因子によって妨害されないことが必須である。本論文では,アルゴリズム融合アプローチを探索し,カメラの^EUの妨害検出のための2つの異なる方法が融合したときの検出率を改善する方法を観察した。第1の障害検出アルゴリズムは古典的画像処理操作に依存するが,第2の障害検出アルゴリズムはその機能の間に機械学習アプローチを採用する。本研究では,訓練可能で非訓練可能な融合技術を採用することにより,風スクリーン閉塞検出の安定性がどのように強化されるかを調べた。結果を,一連の車両と運転条件からの多数の記録について検証した。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： 機械学習 ,  *風 ,  *スクリーン ,  *故障検出 ,  カメラ ,  コンピュータビジョン ,  雑音 ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  閉塞 ,  河川 ,  自動車工業
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  支援システム ,  *自律性 , 【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 (6件)： 自律 ,  風 ,  スクリーン ,  障害検出 ,  アルゴリズム ,  融合