視覚ベースの車両速度取得アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Zhaocong Sun; Haiyuan Wei; Shunming Liang; Tiancheng Xia; Tianyi Shi; Jingying Ren

文献

J-GLOBAL ID：202002227487655302 整理番号：20A1944471

視覚ベースの車両速度取得アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Visual-Based Vehicle Speed Acquisition Algorithm

出版者サイト複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=20A1944471&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=D0698C") }}

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
号： ICIIP ’18 ページ： 222-227 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

自動車産業と輸送産業の開発によって,知的情報処理はグローバル問題になった。近い将来,無人車両は,注意深く監視する必要がある運転データに広く使われている。車両速度のデータは,運転条件を分析して,交通事故の危険を予測するために重要である。道路建設部門が事故を起こしやすい地域として道路のセクションを判断するとき,監視装置を運転条件をモニターするために設置する。本論文で提案したアルゴリズムをビデオから車両速度を抽出するために使用する。グレイマッチング法を用いて,目標車両をロックした。射撃装置はドローンまたはインストール監視装置であり,車両はビデオで抽出され,追跡される。射撃装置に失速した計算ユニットは,フレーム差に基づく目標車両の速度を計算する。車両動特性によって,得られた車両速度は,車両とドライバーの両方の条件を計算するために使用することができた。転がり抵抗係数と空気抵抗を速度の変化で計算できる。将来において,この技術は,特定の道路セクションに関して各々のスマートカーの条件を検出するために使用した。このアルゴリズムは,車両速度を得て,道路のセクションにおける車両条件を連続的に監視する新しい方法を提供した。視覚認識技術の進歩により,速度認識精度は大いに改善される。著者らの研究の間,飛翔装置を飛翔体に設置して,車両の軌道を記録した。ビデオをフレーム化し,車両速度を得るために灰色化した。実際の速度と比較して,このアルゴリズムで計算した車両速度の誤差は11.2%以下であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

自動車事故,交通安全

前のページに戻る