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J-GLOBAL ID：201802278077232575   整理番号：18A0707558

python言語を用いた有料道路Cipularangにおける自己運転車のための車両検出アルゴリズムの実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of vehicle detection algorithm for self-driving car on toll road cipularang using Python language

著者 (3件)： Aziz Mochamad Vicky Ghani (Control and Computer System Laboratory, School of Electrical Engineering and Informatics, ITB, Bandung, Indonesia) ,  Hindersah Hilwadi (School of Electrical Engineering and Informatics, ITB, National Center for Sustainable Transportation Technology, Bandung, Indonesia) ,  Prihatmanto Ary Setijadi (Control and Computer System Laboratory, School of Electrical Engineering and Informatics, ITB, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEVT  ページ： 149-153  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： 自己駆動Car研究問題は,より深く議論する必要があるいくつかのサブトピックを必要とする。Deep学習,コンピュータビジョン,核融合センサ,局所化,制御,経路計画まで。それらの全ては,いくつかの研究分野の融合である。本論文は,自己駆動自動車システムの一部として,料金道路Cipularangに関する車両検出アルゴリズムの実行の結果を検討した。ビデオ画像は,1280×720分解能で,車両の上に搭載された動作カメラを用いて撮影された。車両の平均速度は1時間当たり100kmである。Python3を用いた画像処理のプログラミング言語。画像処理法は,オブジェクト検出,特徴直感,色空間,HOG(指向勾配のヒストグラム)の組合せである。結果は,このアルゴリズムが,適応的に日と夜の間にパラメータを変えることができるいくつかの方法を加える必要があることを示している。一定のパラメータは同じ照明条件でのみ使用できる。全体として,Python言語における実装方法は,90%以上の精度で車両を首尾よく検出することができる。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： 色空間 ,  分解能 ,  経路探索 ,  画像処理 ,  ヒストグラム ,  コンピュータビジョン ,  カメラ ,  プログラミング言語 ,  照明条件 ,  *言語 ,  センサ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 物体検出 ,  ビデオ画像 ,  *検出アルゴリズム , 【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 (6件)： Python言語 ,  有料道路 ,  自己 ,  車両検出 ,  アルゴリズム ,  実装