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J-GLOBAL ID：201802261406461916   整理番号：18A0587858

駆動ビデオマイニングに基づく全天候道路端の同定【Powered by NICT】

All weather road edge identification based on driving video mining

著者 (3件)： Wang Zheyuan (Department of Computer Science, Indiana University Purdue University, Indianapolis, USA) ,  Cheng Guo (Department of Computer Science, Indiana University Purdue University, Indianapolis, USA) ,  Zheng Jiang Yu (Department of Computer Science, and TASI Indiana University Purdue University, Indianapolis, USA)
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： 道路から車両走行を回避するために,道路エッジ検出は基本的関数である。道路エッジ検出に本研究を徹底的に全天候と照明条件に取り組んでいない。最初に,様々な照明の下での物理的および光学的性質に基づく道路の外観をソート。,データマイニングアプローチは,道路端外観の統計分布を学習する季節と天候の全スペクトルを含む大きな駆動ビデオセットに適用した。道路構造に及ぼす色の道路環境の得られたパラメータを用いて,ビデオの気象を分類する簡単にし,対応するアルゴリズムと特徴は,ロバストな道路エッジ検出に適用した。道路出現を可視化と同様に,検出され道路の精度を評価するために,ビデオの小画分にデータを減少させるために作製した小型道路プロファイル像。全天候と照明の徹底的な検討を通して,著者らの道路検出法は良好な天候の道路エッジの位置決め,暗照明における誤差を低減し,不良照明における道路不可視性を報告することができる。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： 気象 ,  *録画装置 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  道路構造 ,  スペクトル ,  検出法 ,  可視化 ,  照明条件 ,  エッジ検出 ,  光学的性質 ,  *道路 ,  照明
準シソーラス用語： 道路環境 ,  *天候 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  道路端 ,  同定