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J-GLOBAL ID：201802270433132434   整理番号：18A0449366

RANSACアルゴリズムを用いたファジィ制御を併用した車線検出法【Powered by NICT】

A lane detection method combined fuzzy control with RANSAC algorithm

著者 (6件)： Xu Y. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China) ,  Shan X. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China) ,  Chen B.Y. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China) ,  Chi C. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China) ,  Lu Z.F. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China) ,  Wang Y.Q. (College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PESA  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： RANSACアルゴリズムに基づく伝統的な車線検出法は多くの誤検出を引き起こすのに使用され,複雑な道路環境でのレーンを正確に検出,サンプリング点の集合における干渉雑音点の存在のためにできなかった。これらの問題を目指して,本論文では,RANSACアルゴリズムを用いたファジィ制御を組合せた新しいレーン検出方法を提案した。新しい車線検出法の最初のプロセスは,前処理の目的は,フィルタリングや二値化による予備的画像の雑音を除去することである。次に入力画像における車線を含む関心領域(ROI)を選択し,ROIにおける車線の初期境界候補点を抽出した。今までのところ,車線境界候補点の集合の中の関連の無い雑音点の多くが残っている。干渉雑音点間の関係と車線の境界点を解析し,次にファジィ制御を用いた車線境界候補点の集合から干渉雑音点を除去するであろう。その後,有効車線境界点のセットにおけるRANSACアルゴリズムを用いて車線モデルに適合した。実験は本論文で提案した方法は,複雑な都市道路における車線を正確に検出できる高ロバスト性と有効性を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  雑音 ,  フィルタリング ,  前処理 ,  干渉雑音 ,  画像 ,  *ファジィ制御 ,  *検出法 ,  道路 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 関心領域 ,  二値化 ,  誤検出 ,  *車線検出 ,  *RANSAC , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： RANSAC ,  アルゴリズム ,  ファジィ制御 ,  併用 ,  車線 ,  検出法