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J-GLOBAL ID：202002214611794715   整理番号：20A1242192

都市環境におけるラインジャンクションラインを用いた場所認識【JST・京大機械翻訳】

Place Recognition Using Line-Junction-Lines in Urban Environments

著者 (7件)： Tang Xiaoyu (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Fu Wenhao (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Jiang Muyun (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Peng Guohao (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Wu Zhenyu (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Yue Yufeng (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Wang Danwei (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CIS-RAM  ページ： 530-535  発行年： 2019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： 位置認識は,SLAMシステムにおける視覚的オドメトリからの蓄積ドリフトの除去において重要な役割を果たす。単語(BoW)ベースのアプローチは,その効率とロバスト性のために最も一般的な解決策である。著者らは,都市環境における場所認識のためのBoWを構築するために,ライン-Junction-Line(LJL)を使用することを提案した。LJLは,それらの交差を有する2つの線の単純な構造である。画素強度パターンに基づいて検出される点特徴と異なり,それは物理的存在を有する構造を表し,それは挑戦的シナリオに対してよりロバストである。さらに,その記述子は特徴的であり,2つの線の間の関係を符号化する。KITTIデータセットに関する実験は,ポイントまたはライン特徴で訓練されたBoWを用いたループ検出と比較して,提案方法の有効性を示した。Copyright 2020 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： 視覚 ,  ドリフト ,  画素 ,  有効性 ,  単語 ,  ロバスト性 ,  *都市環境
準シソーラス用語： ジャンクション ,  位置認識 ,  オドメトリ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 都市環境