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J-GLOBAL ID：201802247285514310   整理番号：18A1943664

困難な交通環境のための実時間ステレオ視差品質改善【JST・京大機械翻訳】

Real-time Stereo Disparity Quality Improvement for Challenging Traffic Environments

著者 (6件)： Xu Yuquan (Research Center for Smart Vehicles, Toyota Technological Institute, 2-12-1 Hisakata, Tempaku, Nagoya, Aichi, 468-8511, Japan) ,  Mita Seiichi (Research Center for Smart Vehicles, Toyota Technological Institute, 2-12-1 Hisakata, Tempaku, Nagoya, Aichi, 468-8511, Japan) ,  Tehrani Hossein (Corporate R&D 1, DENSO CORPORATION, 1-1, Showa cho, Kariya, Aichi, 448-8661, Japan) ,  Chin Hakusho (Corporate R&D 1, DENSO CORPORATION, 1-1, Showa cho, Kariya, Aichi, 448-8661, Japan) ,  Ishimaru Kazuhisa (Research Division 2, SOKEN INC., Nishio, Aichi, 445-0012, Japan) ,  Nishino Sakiko (Research Division 2, SOKEN INC., Nishio, Aichi, 445-0012, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 1749-1754  発行年： 2018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： ステレオビジョンシステムは,環境とシーン理解の3D再構成のための最も重要なセンサの1つである。それは,自動運転とADAS応用のために不可欠な役割を果たす。最近の進歩は,密度と精度の両方でこの分野でなされているが,雨,雪および低い光条件のような挑戦的な環境における立体視は,依然として未解決の問題であり,改善される必要がある。この問題を扱うために,著者らは,新しいリアルタイム立体視アルゴリズムを提案し,著者らは,マッチングコストのラフな信頼性スコアを異常値確率率に変換し,それを用いて,視差を推定するために,マルチパスViterbi法を導いた。ここで提案したアルゴリズムは40ms未満のコストを持ち,困難なシナリオにおけるステレオ結果の精度を改善する。実世界実験により,提案した方法は,種々の挑戦的環境における視差結果を大幅に改善できることを示した。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： *視差 ,  *ステレオ音響 ,  信頼性 ,  異常値 ,  アルゴリズム ,  *立体視 ,  センサ ,  自動運転 ,  マッチング
準シソーラス用語： 多経路 ,  スコア ,  雪 ,  3D画像再構成 ,  シーン理解 ,  実時間 , 【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 (4件)： 交通環境 ,  実時間 ,  ステレオ視 ,  品質改善