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J-GLOBAL ID：202002216721563237   整理番号：20A1147084

深さ画像強調に基づく夜間車線検出技術【JST・京大機械翻訳】

Lane detection method based on image enhancement technique under night condition

著者 (2件)： Song Yang (杭州電子科技大学電子信息学院,杭州,310018) ,  Li Zhu (杭州電子科技大学電子信息学院,杭州,310018)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 39  号： z2  ページ： 103-106  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 夜間のシーンにおける車線検出の露光度が低く、車線がぼけたため、検査の全率が低いという問題に対して、深さ学習に基づく車線検出方法の夜間低露光場面での車線検査の検査・測定率を高める。深さ画像強調ネットワークと車線検出ネットワーク(LaneNet)を組み合わせた車線検出法を提案した。まず第一に,対抗ネットワーク(GAN)に基づく画像強調ネットワークを用いて,検出画像を強化して,画像コントラストを強化して,その勾配を強化した。次に,符号器-復号器アーキテクチャに基づく車線検出ネットワークLaneNetを用いて,車線検出と実例分割を行った。実験結果は,この方式がLaneNetと等しいことを示したが,夜のシナリオにおける車線の正確な検出数は,LaneNetより27%高く,それは,この方式が,夜のシーンにおけるLaneNetの検査率を効果的に向上させることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  復号器 ,  露光 ,  露 ,  符号器 ,  光度 ,  *画像強調 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 画像コントラスト ,  *車線検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像強調 ,  夜間 ,  車線検出