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J-GLOBAL ID：202002235945577430   整理番号：20A0217439

氷河環境における視覚特徴抽出の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Visual Feature Extraction in Glacial Environments

著者 (6件)： Morad Steven D. (University of Arizona, Tucson, AZ, USA) ,  Nash Jeremy (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Higa Shoya (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Smith Russell (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Parness Aaron (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Barnard Kobus (University of Arizona, Tucson, AZ, USA)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 5  号： 2  ページ： 385-390  発行年： 2020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： 氷河科学は自律ロボットから非常に利益を得ることができたが,以前の氷河ロボットはこれらの無色で特徴的な環境,特に視覚特徴抽出において知覚問題を持っていた。これは視覚的なオドメトリと視覚ナビゲーションにおける失敗に変換する。氷河学者は近赤外画像を用いて雪と氷の不均一空間構造を明らかにし,この隠れた近赤外構造が可視光で利用できるよりも多くの高品質特徴を生成できることを理論化した。著者らの理論を試験するために,St.Helens山において,カスタムカメラ装置をigro Caveに取り入れた。カメラ装置は,2つの同一マシンビジョンカメラを含み,それらは,近赤外光だけを見るために,複数のフィルタによって出力された。3つの一般的な特徴抽出器(FAST,SIFT,SURF)を用いて,St.HelensのイグロCave内で撮影された短いビデオクリップから特徴を抽出した。得られた方位推定値をグランドトルースと比較することにより,視覚ナビゲーションのための特徴の数とそれらの品質を定量化した。著者らの主な貢献は,利用される特徴抽出器にかかわらず,氷地形における視覚的特徴の量と質を改善するために,NIR長パスフィルタの使用である。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： 品質特性 ,  雪氷学 ,  *特徴抽出 ,  立体構造 ,  *氷河 ,  無色 ,  *視覚 ,  ロボット ,  山岳 ,  自律ロボット ,  フィルタ ,  可視光 ,  品質 ,  近赤外線 ,  カメラ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 氷河 ,  環境 ,  視覚特徴