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J-GLOBAL ID：201802261528213212   整理番号：18A1744059

視覚とレーザレーダ情報融合の目標トラック認識方法【JST・京大機械翻訳】

Target Recognition Method Based on Fusion of Vision and LIDAR Information

著者 (4件)： Jia Ziyong (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄,050003) ,  Ren Guoquan (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄,050003) ,  Li Dongwei (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄,050003) ,  Cheng Ziyang (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄,050003)
資料名： Huoli Yuzhihui Kongzhi  (Huoli Yuzhihui Kongzhi)
巻： 43  号： 6  ページ： 57-61,65  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2930A  ISSN： 1002-0640  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 軍用地上無人プラットフォームの自律追跡プロセスにおける目標ナビゲーション車両検出認識の正確性とリアルタイム性を改善するために,レーザレーダと視覚カメラ情報融合に基づく目標追跡車両検出認識方法を提案した。認識システムの作業前に,レーザレーダとカメラの2種類のセンサを較正し,レーザレーダ座標,カメラ座標,および車体座標の関係を決定した。車両認識の過程で,最初に,レーザレーダデータの最近接領域法のクラスタ分析を行い,次に,クラスタの結果に従って,ターゲットを予備的に選別し,仮説目標を生成する。レーザーレーダデータとカメラ画像間の変換関係に従って,画像中のターゲットの関心領域を仮定することにより,画像処理の計算量を効果的に減らすことができる。最後に,マルチ特徴カスケード分類同定法を用いて,ターゲットが目標の車両であるかどうかを検証した。実験結果は,このアルゴリズムが良好な環境適用性を持ち,単一視覚センサがターゲットナビゲーション車両検出の過程で深さ情報を検出できないこと,およびレーザレーダがターゲットの欠陥を正確に判断できないことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  アルゴリズム ,  計算量 ,  センサ ,  視覚センサ ,  写真像 ,  カメラ ,  クラスタ ,  *視覚 ,  画像 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  関心領域 ,  ターゲット追跡 ,  正確性 ,  車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： military unmanned ground vehicle ,  sensor information fusion ,  LIDAR ,  camera1 ,  target detection

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  レーザレーダ ,  情報融合 ,  目標トラック