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J-GLOBAL ID：202002280035017646   整理番号：20A2735089

単眼視に基づく物体の絶対深さ測定【JST・京大機械翻訳】

Absolute Depth Measurement of Objects Based on Monocular Vision

著者 (4件)： Wang Zhongsheng (School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an, Shaanxi, 710021, China) ,  Lai Yufeng (School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an, Shaanxi, 710021, China) ,  Yang Sen (Department of UAV Engineering, Army Engineering University, Shijiazhuang Campus, Shijiazhuang, Hebei, 0500000, China) ,  Gao Jiaqiong (Department of Computer Science, Sichuan Vocational and Technical College, Sichuan, Suining, 629000, China)
資料名： International Journal on Artificial Intelligence Tools  (International Journal on Artificial Intelligence Tools)
巻： 29  号： 7-8  ページ： 2040011  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3716A  ISSN： 0218-2130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータビジョン技術の連続的発展とデジタル画像処理装置の連続的アップグレードによって,画像深さ測定法は,知的ロボット工学,交通支援,三次元モデリングと三次元ビデオ生産の分野で広く使われている。伝統的深さ情報測定法の欠点は,操作が複雑であり,コストが高く,測定装置は大きな空間と負荷を占める。本論文では,Harris-SIFTコーナー検出アルゴリズムに基づいて,単眼視を用いて画像中の物体の絶対深さ情報を測定する方法を提案した。最初に,単眼カメラを目標物体の画像を得るために使用した後,LBFモデルに基づく画像セグメンテーションアルゴリズムを用いて画像を前処理した。次に,特徴記述子を再構成するマルチスケール空間とSFITアルゴリズムにおけるHarrisアルゴリズムを,画像における特徴情報を抽出するために使用する。最後に,画像グループ間の特徴情報を比較することによって,ターゲットオブジェクトの深さ情報を凸包原理とカメラ画像原理の式を用いて計算する。テストプラットフォームは,いろいろな深さ測定方法のために測定試験を実施するために適用して,目標対象物の実際の深さデータと測定データは,測定方法の精度を評価するために比較した。比較結果は,実際の距離と測定距離の間の誤り率が3.5%未満であり,それは静的と短い距離で対象物の絶対深さを正確に測定することができ,他の測定方法より優れていることを示した。Copyright 2020 World Scientific Publishing Company 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 ,  再構成 ,  写真像 ,  録画装置 ,  知能ロボット ,  コンピュータビジョン ,  三次元 ,  凸包
準シソーラス用語： *単眼視 ,  単眼カメラ ,  画像セグメンテーション ,  マルチスケール ,  三次元モデリング ,  検出アルゴリズム ,  デジタル画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 単眼視 ,  Harris-SIFT ,  絶対深度 ,  深さ測定

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 単眼視 ,  物体