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J-GLOBAL ID：202002257313368678   整理番号：20A0910226

RGBと3D-LIDARデータの融合によるマルチ3D物体追跡【JST・京大機械翻訳】

Multi-3D-Object Tracking by Fusing RGB and 3D-LiDAR Data

著者 (5件)： Wang He (Chang’an University,School of Electronic and Control Engineering,Xi’an,China) ,  Fang Jianwu (Chang’an University,School of Electronic and Control Engineering,Xi’an,China) ,  Cui Saijia (Chang’an University,School of Electronic and Control Engineering,Xi’an,China) ,  Xu Hongke (Chang’an University,School of Electronic and Control Engineering,Xi’an,China) ,  Xue Jianru (Xi’an Jiaotong University,Institute of Artificial Intelligence and Robotics,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICUS  ページ： 941-946  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： 複数物体追跡(MOT)は自律運転研究コミュニティにおける基本的問題である。正確で効率的な追跡を通して,車両は周囲の物体の位置速度を得ることができて,合理的将来の運動計画を作ることができた。RGBまたは3D-LIDARデータを独立に採用する方法のほとんどとは異なり,本論文は,現在の自律車両における標準センサ構成であるRGBと3D-LIDARデータを融合することによって,知覚された物体を追跡することを目的とした。具体的には,最初に,隣接フレームにおける各オブジェクトの3Dポイントクラウドを関連付けるためのバックボーンモデルとしてハンガリーアルゴリズムを用いた。次に,近いオブジェクトの相互作用のために,3DポイントクラウドにおけるRGBフレームと幾何学的特徴における外観特徴を完全に調査して,wronglyに関連するターゲットIDを制限した。新しく提案したBlvdデータセットについてこの方法を評価し,好ましい性能を示した。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： アルゴリズム ,  相互作用 ,  コミュニティ ,  ハンガリー ,  センサ ,  *三次元 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  自律性 ,  運動計画 ,  複数物体追跡 ,  幾何学的特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： RGB ,  3D ,  LIDARデータ ,  融合 ,  マルチ ,  3D物体 ,  追跡