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J-GLOBAL ID：201802291090614658   整理番号：18A0165515

機械学習を用いた速度制限標識の速度制限の認識【Powered by NICT】

Recognition of speed limits on speed-limit signs by using machine learning

著者 (1件)： Miyata Shigeharu (School of Engineering, Department of Robotics, Kindai University, Takayaumenobe 1, Higashihiroshima 739-2116, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： M2VIP  ページ： 1-9  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： 本研究では,制限速度徴候における速度制限を自動的に認識しカメラを用いる方法を述べた。この方法は次の三工程:第一(1)同定に役立つ情報として局所二値パターン(LBP)特徴量を利用した機械学習法を用いた制限速度標識を検出する方法,(2)同定された制限速度標識の制限速度数を抽出するための色相,彩度,明度(HSV)色空間を用いた画像処理法から成り,最後に(3)ニューラルネットワークを用いて抽出数の認識のための方法。著者によって以前に提案された交通信号認識法は符号からの幾何学的形状を抽出し,それらのアスペクト比に基づいてそれらを認識から成っていた。数はすべて同じアスペクト比を持つので,この方法は制限速度標識の数には使用できない。本研究では,以下の三点を考慮することに焦点を当てた。(1)は,速度制限標識の局所パターンに焦点を当てて単一プロセスを用いた景観の画像のみで制限速度符号を検出することができた。二桁数は光環境による単一領域として抽出した誤っている場合(2)がそれを例における制限速度符号に二桁数を分離し,抽出することができる。(3)は,三の特徴量に焦点を当てて,ニューラルネットワークを用いた数を同定することができた。本研究はまた,それを検証するために,静止画像を用いて提案手法を用いた。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： 画像処理 ,  色空間 ,  彩度 ,  ニューラルネットワーク ,  色相 ,  アスペクト比 ,  カメラ ,  *速度制限 ,  *機械学習 ,  明度 ,  静止画像
準シソーラス用語： 幾何形状 ,  交通信号 ,  特徴量 ,  制限速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  速度制限