スペクトル特徴に基づく選択可能な画像スペクトル車両認識法【JST・京大機械翻訳】

Zhu Xiao-qiang; Li Zi-jian; Zhao Wei-hong; Li Jiao-yang; Liang Hao-wen; Li Xi-ying; Cai Zhi-gang; Wang Jia-hui

文献

J-GLOBAL ID：202002276690454789 整理番号：20A0589386

スペクトル特徴に基づく選択可能な画像スペクトル車両認識法【JST・京大機械翻訳】

A selectable imaging spectrum vehicle recognition method based on spectral feature

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資料名：
巻： 11427 ページ： 114271C-7 発行年： 2020年
JST資料番号： D0943A ISSN： 0277-786X CODEN： PSISDG 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

車両認識は,知的輸送システムの重要課題である。伝統的な色ベースの車両認識方法のために,重要な問題は,車両の色情報が照明変動に敏感であるということであり,それは必然的に認識精度を低下させるであろう。もう一つは,同じ曝露環境において類似の色を有する対照的干渉車両があり,それは目標車両の誤認識をもたらすことができた。本論文では,スペクトル特徴を介して異なる集中シナリオにおける目標車両を認識するための新しい技術を提案した。この方法は,3つの部分,周囲光スペクトル較正,車両スペクトル反射率検出,および車両認識から成る。そして,選択可能な画像スペクトル検出システム(SISDS)と呼ばれるプロトタイプシステムは,このスペクトル特徴ベースの方法によってセットアップされた。新しい組合せアルゴリズムを,深い学習モデルYOLOv3と判別追跡アルゴリズムKCFを含む検出部分のために提案した。また,スペクトルデータを二次元行列に変換することにより認識精度を改善するためにCNNモデルを設計した。SISDSの実験結果は,スペクトル特徴ベースの方法が従来のカラーベースの方法の欠点を克服し,過剰検出の場合に異なる色の車両を区別することができるだけでなく,様々な照明の下で同じ色干渉車両から目標車両を認識することができる。認識精度は最大96.4%である。色ベースの方法と比較して,スペクトル特徴ベースの方法は,大きな積層ロバスト性と高い認識精度を有した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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