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J-GLOBAL ID：201802266550759515   整理番号：18A1043872

3Dベクトル場としての静的および動的オブジェクト解析【JST・京大機械翻訳】

Static and Dynamic Objects Analysis as a 3D Vector Field

著者 (5件)： Jiang Cansen ,  Paudel Danda Pani ,  Fougerolle Yohan ,  Fofi David ,  Demonceaux Cedric
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： 3DV  ページ： 234-243  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： シーンモデリング,理解,およびランドマークに基づくロボットナビゲーションの文脈において,静的シーン部分とそれらの運動挙動を有する移動物体の知識は重要な役割を果たす。高品質静的地図を再構成するために,移動物体を検出し抽出するための完全なフレームワークを提示した。移動3Dカメラ装置に対して,3D点雲情報のみを用いて移動物体を正確に検出する新しい3D流れ場解析手法を提案した。さらに,運動フローベクトルを効果的かつロバストにグループ化するために,スパースフロークラスタリングアプローチを導入した。実験により,提案した流れ場解析アルゴリズムとスパースフロークラスタリング手法は,運動検出とセグメンテーションに対して非常に効果的であり,実世界シナリオの剛体移動オブジェクトと同様に高品質再構成静的マップを生成することを示した。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： 流れ場 ,  ロバスト性 ,  剛体 ,  動き検出 ,  セグメンテーション ,  *三次元 ,  移動体 ,  *ベクトル場 ,  再構成 ,  解析手法 ,  3Dカメラ ,  高品質
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  解析アルゴリズム ,  ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  ベクトル場 ,  オブジェクト ,  解析