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J-GLOBAL ID：202002255011781473   整理番号：20A2150501

ハフ変換アルゴリズムの分析と比較および利用可能駐車空間発見のための特徴検出【JST・京大機械翻訳】

Analysis and Comparison of Hough Transform Algorithms and Feature Detection to Find Available Parking Spaces

著者 (6件)： Rahman S (Department of Informatics Technology, Universitas Harapan Medan) ,  Ramli M (Department of Mathematics, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh) ,  Arnia F (Department of Electrical Engineering, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh) ,  Muharar R (Department of Electrical Engineering, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh) ,  Luthfi M (Department of Informatics Technology, Universitas Harapan Medan) ,  Sundari S (Department of Informatics Technology, Universitas Harapan Medan)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1566  号： 1  ページ： 012092 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 公園空間は,特にインドネシアにおいて,人々の生活の最も重要なニーズの1つである。中央統計局によると,過去10年間のインドネシアの車両成長は1年あたり9%である。一方,駐車ニーズは,沈下,店舗,および公共サービス建物によって浸食される。限られた駐車場は,運転者が利用可能な駐車空間を見つけるのを困難にする。駐車空間を探すとき,それは交通渋滞,大気汚染,騒音とパニックを引き起こす影響を引き起こした。知的駐車システムはこの問題に対する解決策である。このシステムは利用可能な駐車スロットに関する情報を提供できる。本研究では,駐車場を円でマークした。円が見えるならば,駐車場は利用可能であり,次に,駐車場は車両によって満たされている。カメラを用いて撮影された画像中の円形物体は,Hough変換法あるいは特徴抽出によって同定できる。これらの2つの方法を比較し,プロセスの精度と速度を測定した。両方の方法の性能に関する実験と観察は,両方の方法が利用可能な駐車スロットの位置を認識することができることを示した。特徴抽出法は,1.1秒の平均処理時間でより良い検出速度を有した。Hough変換アルゴリズムは4.1秒の平均処理時間を有した。次に,特徴抽出法が,スマート駐車システムに適用されると結論づけることができる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  カメラ ,  騒音 ,  大気汚染 ,  加工時間 ,  公益事業 ,  *駐車 ,  駐車場 ,  特徴抽出 ,  インドネシア共和国 ,  商店建築 ,  交通混雑 ,  *Hough変換
準シソーラス用語： 特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 道路施設・建設  (RC08030I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  交通管制・規制  (TB01032S) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハフ変換 ,  アルゴリズム ,  分析 ,  駐車 ,  発見 ,  特徴検出