マクロブロック予測法を用いた車線検出と時空間再構成

ROXAS Edison A.; VICERRA Ryan Rhay P.; SANTOS Gil Nonato C.; DADIOS Elmer P.; BANDALA Argel A.

文献

J-GLOBAL ID：201802236622843211 整理番号：18A1692433

マクロブロック予測法を用いた車線検出と時空間再構成

Lane Detection and Spatiotemporal Reconstruction Using the Macroblock Predictions Method

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資料名：
巻： 22 号： 5 ページ： 660-665 発行年： 2018年09月20日
JST資料番号： F1398A ISSN： 1343-0130 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

道路車線マーキングの検出および追跡は,インテリジェントトランスポートシステム(ITS)におけるいくつかのアプリケーションを提供できる。道路の様々なタイプの車線を分離する単純なタスクとして認識されているが,検出の正確さは依然として問題である。最近の文献のいくつかの研究ではこの問題に対する解決策が提案されているが,マクロブロック(MB)予測の方法を用いていない。本論文は,車線の検出,追跡,予測に適用されるMBのタイプ,およびシステムの実装の精度と複雑さの間のトレードオフに焦点を当てた。本研究は以下の貢献をした:(1)時空間レーン検出および再構成のための最良のMB;(2)車線予測のための最良関数近似;(3)異なる条件下に於ける性能の点からの最良のMB。(翻訳著者抄録)

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道路付属施設 , パターン認識 , 図形・画像処理一般

引用文献 (14件)：

[1] A. R. F. Quiros, R. A. Bedruz, A. C. Uy, A. Abad, A. A. Bandala, and E. P. Dadios, “Machine vision of traffic state estimation using fuzzy logic,” 2016 IEEE Region 10 Conf. (TENCON), 2016.
[2] J. Wang, C. Lin, and S. Chen, “Applying Fuzzy Method to Vision-Based Lane Detection and Departure Warning System,” Expert Systems with Application, Vol.37, pp. 113-126, 2010.
[3] R. Gopalan, T. Hong, M. Shneier, and R. Chellappa, “A Learning Approach Towards Detection and Tracking of Lane Markings,” IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, Vol.13, No.3, pp. 1088-1098, 2012.
[4] J. C. McCall and M. M. Trivedi, “An Integrated, Robust Approach to Lane Marking Detection and Lane Tracking,” IEEE Intelligent Vehicles Symp., 2004.
[5] S. Sivaraman and M. M. Trivedi, “Looking at Vehicles on the Road: A Survey of Vision - Based Vehicle Detection, Tracking, and Behavior Analysis,” IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, Vol.14, No.4, pp. 1773-1795, 2013.

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