文献

J-GLOBAL ID：201802278110702538   整理番号：18A0165551

ロバスト歩行者追跡のための高レベルセンサフュージョンの閉塞処理と軌道管理法【Powered by NICT】

Occlusion handling and track management method of high-level sensor fusion for robust pedestrian tracking

著者 (3件)： Shin Seong-Geun (Center of Smart Driving Control R&D, Division of Smart Car Technology R&D, Korea Automotive Technology Institute(KATECH), 303 Pungse-ro, Pungse-myeon, Dongnam-gu, Cheonan-si, Chungnam 31214, Republic of Korea) ,  Ahn Dae-Ryong (Center of Smart Driving Control R&D, Division of Smart Car Technology R&D, Korea Automotive Technology Institute(KATECH), 303 Pungse-ro, Pungse-myeon, Dongnam-gu, Cheonan-si, Chungnam 31214, Republic of Korea) ,  Lee Hyuck-Kee (Center of Smart Driving Control R&D, Division of Smart Car Technology R&D, Korea Automotive Technology Institute(KATECH), 303 Pungse-ro, Pungse-myeon, Dongnam-gu, Cheonan-si, Chungnam 31214, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MFI  ページ： 233-238  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： 物体追跡分野では,物体間のオクルージョン状況を追跡アルゴリズムの性能を低下させる重要な因子である。本論文では,検出された物体間のオクルージョンに起因する不連続追跡問題を解くための追跡レベルにおける軌道管理手法を提案した。本研究では,検出された物体の間の閉塞状況を予測し,ライダーと単眼カメラセンサを用いた高レベルセンサフュージョンアプローチにおける軌道ツー軌道フュージョンへのアプローチに基づくトラックの状態を管理することにより行った。閉塞予測は検出された物体の幅,長さ,位置と方位角を考慮に入れて計算した。軌道管理システムは,閉塞予測の結果として,初期化,生成,確認および軌道の欠失から軌道の閉塞状態を管理する。提案した方法は,歩行者の間の閉塞状況で検証されており,我々の実験結果は,歩行者の間の閉塞状況で意図した性能を示した。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： 方位角 ,  *センサフュージョン ,  オクルージョン ,  *閉塞 ,  *センサ ,  *歩行者 ,  *保線 ,  *ロバスト性 ,  予測 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  単眼カメラ ,  追跡アルゴリズム ,  物体追跡 ,  *閉塞処理 ,  *歩行者追跡 , 【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)： ロバスト ,  歩行者追跡 ,  高レベル ,  センサフュージョン ,  閉塞処理 ,  軌道管理