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J-GLOBAL ID：201802255243941053   整理番号：18A1943449

多重消失点とシンポジウムに基づく車線検出と道路表面再構築【JST・京大機械翻訳】

Lane Detection and Road Surface Reconstruction Based on Multiple Vanishing Point & Symposia

著者 (6件)： Li BiJun (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Guo Yuan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Zhou Jian (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Cai Yi (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Xiao JinSheng (Electronic Information School, Wuhan University, China) ,  Zeng Weicheng (College of Electronic and Information Engineering (CEIE), Tongji University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 209-214  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： 単眼カメラに基づく車線検出アルゴリズムは,近年の最も一般的な方法の一つであり,自律車両のためのリアルタイムでロバストな要求を満たすことができる。この方法において,車線標識の位置を,平面道路仮定に基づいて,透視空間から道路空間ベースに移すことができた。しかし,多くの道路シーン,特に上下傾斜道路環境はこの要求を満たすことができない。本論文では,傾斜シーンにおける道路空間を再構成するための多重消失点検出法を提案した。消失点推定の精度を改善するために,道路画像を近い領域と遠い領域に分解した。まず,多重スケール畳込みカーネルとHough変換を用いて,近傍領域における候補車線マーカを抽出した。次に,遠い区域における車線標識は,近い区域の結果に基づいて見つけることができた。最後に,異なる消失点を近い領域と遠い領域で抽出した。カメラモデルに基づく消失点の助けを借りて,著者らは道路空間に近い領域と遠い領域の両方をプロジェクトすることができた。実験は,キャンパス環境における著者らの自己駆動自動車‘Tuに関して実施した。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： ロバスト性 ,  畳込み ,  Hough変換 ,  自動車 ,  検出法 ,  画像 ,  道路空間 ,  透視 ,  *道路 ,  *多重化
準シソーラス用語： マルチスケール ,  実時間 ,  検出アルゴリズム ,  単眼カメラ ,  *消失点 , 【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 (6件)： 多重 ,  消失点 ,  シンポジウム ,  車線検出 ,  道路 ,  表面再構築