文献

J-GLOBAL ID：201902270766617262   整理番号：19A2015232

複雑な自然環境で展開された無人表面車両のための影検証ベースの水線検出【JST・京大機械翻訳】

Shadow verification-based waterline detection for unmanned surface vehicles deployed in complicated natural environment

著者 (2件)： Wei Yangjie (College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, China) ,  He Yuqing (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Shenyang, Liaoning, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 15  号： 6  ページ： 1729881418818732  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  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： 操作領域の境界分離は,動的な屋外環境で展開された無人表面車両に役立つであろう。しかしながら,従来の光学画像に基づく現在の障害物回避法の実現可能性と精度は,誤差の主な源の一つとして複雑な自然照明を伴う無人表面車両応用に対して比較的劣っている。本論文において,影検証とグローバル最適化(エネルギー最小化)を結合することによって,新しい光学的水線検出方法を提案した。次に,この方法を屋外環境で動作する実際の無人表面車両を用いて検証した。最初に,固有画像の基本原理を導入して,次に,オリジナル画像に及ぼす複雑な強度分布の影響が減少するように,バックグラウンド分割のための閾値を評価するために採用した。異なるタイプの影の特性を比較し,影検証の基本原理を用いて,異なるオブジェクト領域を分類した。次に,影と非影領域の間の強度コントラストを用いて,照明と影形成の間の関係に基づいて,水線位置を測定した。さらに,微分方程式を用いて記述されたエネルギー(最小化)の最適化を含む問題に,水線検出問題を変換した。最後に,実験を,無人表面車両によって捕捉された一連の実用的画像で行った。実験結果は,提案方法の実現可能性とロバスト性を実証した。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分方程式 ,  障害物回避 ,  光学画像 ,  画像 ,  検出法 ,  コントラスト ,  自然照明 ,  ロバスト性 ,  最適化 ,  *自然環境
準シソーラス用語： 強度分布 ,  エネルギー最小化 ,  大域的最適化 ,  屋外環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 無人表面車両 ,  水線検出 ,  影の検証 ,  エネルギー最小化 ,  自然環境

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自然環境 ,  展開 ,  影 ,  検証