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J-GLOBAL ID：201802273512549645   整理番号：18A0026536

線分の関連性を用いた消失点推定に基づくロバストな車線検出法【Powered by NICT】

A Robust Lane Detection Method Based on Vanishing Point Estimation Using the Relevance of Line Segments

著者 (4件)： Yoo Ju Han (Department of Computer Science and Engineering, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Lee Seong-Whan (Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Park Sung-Kee (Center for Robotics Research, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kim Dong Hwan (Center for Robotics Research, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 12  ページ： 3254-3266  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,消失点推定に基づくロバストな車線検出法を提案した。消失点の推定車線を検出するのに役立つことができ,平行線は計画された二次元画像中の消失点に収束するためである。しかしながら,それは複雑な背景を持つ画像の消失点を正確に推定することは容易ではない。このように,入力画像から抽出した線分の交点に基づく確率的投票手続きを使用することを提案したロバストな消失点推定法。提案されている多数決関数は抽出した線分の関連性を表す線分強度を定義した。,車線の候補線分は幾何学的制約を考慮して選択した。最後に,宿主車線を提案スコア関数を用いて検出され,これは候補線分における異常値を除去するために設計した。,検出された宿主車線が検出され宿主車線の位置の一貫性と連続したフレームで推定した消失点を考慮したフレーム間類似性を用いて精密化した。さらに,消失点推定プロセスにおける計算コストを低減するために,ルックアップテーブルを用いた方法を提案した。実験結果は,提案した方法は,消失点を効率的に推定する,様々な環境における車線を検出することを示す。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： 画像 ,  類似性 ,  多数決論理 ,  ルックアップテーブル ,  異常値 ,  投票 ,  精密化 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 計算コスト ,  スコア関数 ,  推定法 ,  二次元画像 ,  *車線検出 ,  *消失点 ,  *線分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線分 ,  関連性 ,  消失点 ,  推定 ,  ロバスト ,  車線検出