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J-GLOBAL ID：201802247217931710   整理番号：18A0588021

DepthCN:3D LIDARとConvNetを用いた車両検出【Powered by NICT】

DepthCN: Vehicle detection using 3D-LIDAR and ConvNet

著者 (5件)： Asvadi Alireza (Institute of Systems and Robotics (ISR-UC), Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC), University of Coimbra, Coimbra, Portugal) ,  Garrote Luis (Institute of Systems and Robotics (ISR-UC), Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC), University of Coimbra, Coimbra, Portugal) ,  Premebida Cristiano (Institute of Systems and Robotics (ISR-UC), Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC), University of Coimbra, Coimbra, Portugal) ,  Peixoto Paulo (Institute of Systems and Robotics (ISR-UC), Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC), University of Coimbra, Coimbra, Portugal) ,  Nunes Urbano J. (Institute of Systems and Robotics (ISR-UC), Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC), University of Coimbra, Coimbra, Portugal)
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： 本論文では,先進的運転者支援システムおよび自律運転に適用した深層畳込みニューラルネットワーク(ConvNet)と3D-LIDARデータを用いた車両検出の問題を検討した。仮説生成(HG)と検証(HV)パラダイムに基づく車両検出システムを提案した。システムに入力データを装着車両上に搭載された3D-LIDARから得られた点雲,密深さマップ(DM)に変換されている。提案した解決策は,地上ポイントとそれに続く点雲のセグメンテーションを除去することにより開始した。,セグメント化された障害物(オブジェクト仮説)は,DMに投影した。境界ボックスは車両仮説(HG段階)として客体を分離するために適合させた。最後に,境界ボックスは,カテゴリー「車両」に属する仮説を分類/検証するConvNetへの入力として使用されている(HV段階)。本論文では,LIDARベースDMを用いたConvNetの評価,車両検出性能に及ぼすドメイン固有データ増大の影響を示した。訓練するために,提案した車両検出システムを評価するために,KITTIベンチマークスイートを用いた。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： *三次元 ,  セグメンテーション ,  仮説生成 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  奥行きマップ ,  自律性 ,  運転者支援システム ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  運転者  (TB01040V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 3D ,  LIDAR ,  車両検出