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J-GLOBAL ID：202002264095935434   整理番号：20A2766440

強化確率的ボクセル八分木表現を用いた意味論的3D障害物検出【JST・京大機械翻訳】

Semantic 3D Obstacle Detection Using an Enhanced Probabilistic Voxel Octree Representation

著者 (3件)： Baciu Sorana (Technical University of Cluj-Napoca,Computer Science Department,Romania) ,  Oniga Florin (Technical University of Cluj-Napoca,Computer Science Department,Romania) ,  Nedevschi Sergiu (Technical University of Cluj-Napoca,Computer Science Department,Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCP  ページ： 293-298  発行年： 2020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： 本論文では,2つのアプローチを強化3D八分木に組み合わせることによって,3D障害物検出と画像ベースの意味セグメンテーションの特定の欠点を克服する解決策を提示する。3D障害物検出は,強化オクトツリー上で実行される。オクトツリーの建築ステップの間,確率的方法でボクセルオクトツリー表現に意味情報を加えた。ボクセルの意味ラベルと確率を用いて,より正確な障害物プリミティブをオクトツリートラバースの間に抽出した。その後,意味情報は3Dプリミティブの併合におけるより良い戦略に役立つ。より良い検出境界ボックスとピクセルワイズ精度を達成した。また,3D特性フィルタリングの容易な導入を可能にするので,より高い精度率である。評価計量をKITTIの3D物体検出データセットに適用した。すでに訓練されたR-CNNモデルを用いて意味値が得られ,一方,3D点雲は半グローバルブロックマッチングアルゴリズムで生成された。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： 意味論 ,  セグメンテーション ,  フィルタリング ,  *三次元 ,  *ボクセル
準シソーラス用語： *八分木 ,  意味情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 強化 ,  確率 ,  ボクセル ,  表現 ,  意味論 ,  3D ,  障害物検出