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J-GLOBAL ID：201802272767333129   整理番号：18A0519648

粒子フィルタに基づく適応自己駆動トラッキングアルゴリズム【Powered by NICT】

Adaptively self-driving tracking algorithm based on particle filter

著者 (4件)： Shiyu Yang (Eng. Res. Center of Digitized Textile & Apparel Technol. Minist. of Educ., China) ,  Kuangrong Hao (Eng. Res. Center of Digitized Textile & Apparel Technol. Minist. of Educ., China) ,  Yongsheng Ding (Eng. Res. Center of Digitized Textile & Apparel Technol. Minist. of Educ., China) ,  Jian Liu (Eng. Res. Center of Digitized Textile & Apparel Technol. Minist. of Educ., China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSC  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： 自律車両の促進は,スマート都市計画を実現するための決定的な段階である。ロボットカーに適用したマシンビジョン技術は道路上の他の車両,歩行者,車線と交通標識の検出およびトラッキング車を容易にすることができる。を適応的に変えるスケール車両を追跡するためのアルゴリズムを提案した。まず,カーネル化相関フィルタに基づく各フレームにおける車両候補を得るためにトラッカーを用いた。次に,粒子のアレイを,異なるスケールを表すために作られた。さらに,集積カラーヒストグラムに基づく新しい画像特徴表現は,粒子フィルタアルゴリズムに関する更新方式を挿入するために提案した。最後に,激しい変動を防止するためにスケール変化はそれ自身の記憶を持たせるに平滑法を使用した。実験セクションでは,解析するための広範なトラッカーを選択した。結果は,精度およびロバスト性の面で,著者らの提案したアルゴリズムは,他のアルゴリズムと比較してより適切に作用し,データベンチマークに比較してその最小誤差のおかげによることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 交通標識 ,  *アルゴリズム ,  道路 ,  歩行者 ,  画像特性 ,  都市計画 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： カラーヒストグラム ,  相関フィルタ ,  カーネル化 ,  マシンビジョン ,  自律性 ,  *粒子フィルタ , 【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 (5件)： 粒子フィルタ ,  適応 ,  自己 ,  トラッキング ,  アルゴリズム