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J-GLOBAL ID：201802273324782927   整理番号：18A0649464

室内影環境における障害物の検出と測定【JST・京大機械翻訳】

Obstacle detection and measurement in indoor shadows environment

著者 (2件)： Liu Kun (華南理工大学机械与汽車工程学院,广東广州,510641) ,  Di Jingmei (華南理工大学机械与汽車工程学院,广東广州,510641)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 10  ページ： 2799-2803  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 屋内の影環境における障害物の検出と測定に照準を定めて,両眼視に基づく移動ロボットの障害物回避のための方法を提案した。色飽和画像と影除去後の画像を融合し、環境輝度情報を用いて、融合画像中の地面と障害物のグレースケール差を適応的に調節し、増強することで、障害物抽出の困難さを低減させることができる。種子充填アルゴリズム,閾値セグメンテーション,形態学的操作などを用いて,障害物の輪郭を得た。テンプレートマッチングを用いて障害物輪郭の中心点視差を計算し、類似三角形原理に基づいて幅と距離を計算した。実験結果は,この方法が地上障害物を完全に抽出することができ,障害物の検出と測定の平均時間が0.0177秒であり,障害物の幅と距離の平均相対誤差が1.42%であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モルフォロジー ,  グレースケール ,  セグメンテーション ,  障害物回避 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  移動ロボット ,  視差
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  テンプレートマッチング ,  物体抽出 ,  融合画像 ,  両眼視 ,  *屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： binocular vision ,  obstacles detection ,  obstacles measurement ,  image fusion ,  shadows elimination

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 室内 ,  影 ,  環境 ,  障害物