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J-GLOBAL ID：201902272543149385   整理番号：19A0518485

悪天候および夜間における自己運転のためのレインクーバー・シーン・パージング・ベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

The Raincouver Scene Parsing Benchmark for Self-Driving in Adverse Weather and at Night

著者 (4件)： Tung Frederick (Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Chen Jianhui (Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Meng Lili (Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Little James J. (Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 2  号： 4  ページ： 2188-2193  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 自己駆動車両は,著者らが旅行する方法を変換する可能性を持っている。それらの開発は,工業的および学術的研究組織の成長数が,これらの技術を制御されたが,現実世界の設定にもたらしているので,中心的な点にある。自己駆動車両の本質的な能力は,環境理解である。すなわち,歩行者,他の車両,および駆動可能な空間である。コンピュータとロボットビジョンにおいて,ピクセルレベルにおける意味カテゴリを同定するタスクは,シーン構文解析または意味セグメンテーションとして知られている。近年,多くの進歩がシーン構文解析においてなされているが,訓練およびベンチマーキングシーン構文解析アルゴリズムのための現在のデータセットは,公称運転条件に焦点を合わせている:公平な天候および大部分の昼間照明。標準的なベンチマークを補完するために,著者らの知る限りでは,著者らの知識が,日中,夕方,夜間において,挑戦的な雨の運転条件に焦点を合わせるための最初のシーン構文分析ベンチマークを導入した。著者らのデータセットは,カナダ,バンクーバーの道路上に捕捉された1時間の運転ビデオ,および手に注釈されたピクセルの意味ラベルを持つ326のフレームから成る。Copyright 2019 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： *荒天 ,  *運転 ,  道路 ,  セグメンテーション ,  コンピュータ ,  録画装置 ,  カナダ ,  構文分析 ,  画素 ,  *ベンチマーク ,  歩行者 ,  照明
準シソーラス用語： バンクーバー ,  *天候 ,  構文 , 【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 (3件)： 悪天候 ,  夜間 ,  自己