文献

J-GLOBAL ID：201802243609616091   整理番号：18A0536059

効率的な自動交通はスマートフォンのための検出と認識法【Powered by NICT】

An efficient automatic traffic sign detection and recognition method for smartphones

著者 (3件)： Shih Po-Cheng (Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, 151 Ying-chuan Road, Danshui District, New Taipei City 251, Taiwan R.O.C) ,  Tsai Chi-Yi (Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, 151 Ying-chuan Road, Danshui District, New Taipei City 251, Taiwan R.O.C) ,  Hsu Chun-Fei (Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, 151 Ying-chuan Road, Danshui District, New Taipei City 251, Taiwan R.O.C)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： 自動運転支援システム(ADAS)の使用は,近年ますます一般的になってきた。ADASの設計において,交通標識検出(TSD)と交通標識認識(TSR)は二つの重要な機能であり,文献で広く研究されてきた。本論文では,視覚をベースとしたTSDと認識(TSDR)システム,計算的に効率的であり,実時間性能を持つ一般的なスマートフォン上で実行の設計を論じた。これを達成するために,実時間で全ての交通標識候補を正確に検出する最大安定極端領域(MSER)アルゴリズムに基づいて提案されている新しいTSDアルゴリズム。次に,各候補領域の特徴ベクトルは,有向勾配(H OG)アルゴリズムのヒストグラムによって抽出した。交通標識を認識するために,提案したTSRアルゴリズムは,線形サポートベクトルマシン(LSVM)分類器を組み合わせた実世界環境での交通標識認識率を向上させる投票プロセスにより設計した。提案TSDRシステムはiOSに埋め込まれたプラットフォーム上に実装した640×480ビデオストリームを処理するための30fpsの平均速度で動作可能である。さらに,実験結果は,提案したシステムがドイツ交通信号認識ベンチマーク(GTSRB)の認識のための約96%精度を達成することを示した。それ故,提案したTSDRアルゴリズムは,現実的な製品に使用される可能性を持っている。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： アルゴリズム ,  投票 ,  線形性 ,  交通標識 ,  *スマートフォン ,  運転支援システム ,  ヒストグラム ,  ベンチマーク ,  ドイツ連邦共和国 ,  視覚 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ビデオストリーム ,  認識率 ,  特徴ベクトル ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  入出力装置  (JC04050U) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 交通 ,  スマートフォン