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J-GLOBAL ID：201802243081937324   整理番号：18A0588012

カスケードモード探索に基づく3D LIDARにおける効率的な地上物体セグメンテーション【Powered by NICT】

Efficient ground object segmentation in 3D LIDAR based on cascaded mode seeking

著者 (3件)： Hoy Michael (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore and the ST Engineering - NTU Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Dauwels Justin (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore and the ST Engineering - NTU Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Yuan Junsong (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore and the ST Engineering - NTU Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITSC  ページ： 1-6  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： ライダーセグメンテーションは,自律車両応用における地上物体検出を行うための一般的な前処理ステップである。しかし,少なくとも1つの以下の三課題のによって影響される多くの一般的なアプローチ:それらでsegmentation/overセグメンテーション;しやすいブラック物体または明るい太陽光による欠落点を効果的に処理することができないそれらは商品ハードウェア上でリアルタイム使用に対してはあまりにも複雑過ぎる。本論文では,距離ベースのセグメンテーションアルゴリズムの改良,大きな計算コストを被ることなく性能を改善することができるを提案した。KITTIデータセットに関する数値評価は,方法の適用性を確認した。Copyright 2018 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： 前処理 ,  太陽光 ,  適応性 ,  *セグメンテーション ,  *三次元 ,  ハードウェア ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  計算コスト ,  実時間 ,  物体検出 ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： カスケード ,  探索 ,  3D ,  LIDAR ,  地上 ,  物体 ,  セグメンテーション