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J-GLOBAL ID：202002280042854844   整理番号：20A1378743

画像と点雲に基づく三次元障害物検出【JST・京大機械翻訳】

3D obstacle detection based on image and point cloud

著者 (4件)： Zhang Yaowei (中国科学院国家空間科学中心復雑航天系統綜合電子与信息技術重点実験室,北京100190;中国科学院大学計算机科学与技術学院,北京100049) ,  Bian Chunjiang (中国科学院国家空間科学中心復雑航天系統綜合電子与信息技術重点実験室,北京,100190) ,  Zhou Hai (中国科学院国家空間科学中心復雑航天系統綜合電子与信息技術重点実験室,北京,100190) ,  Chen Hongzhen (中国科学院国家空間科学中心復雑航天系統綜合電子与信息技術重点実験室,北京,100190)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 41  号： 4  ページ： 1169-1173  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元障害物検出における平らな点雲ネットワークの精度を改良するために,フラットな点雲ネットワークの構造に基づいて,拡張平らな点雲の検出方法を提案した。画像と点クラウドデータを採用して,2Dターゲット検出ネットワークYolov3を用いて,障害物の二次元囲い枠を検出して,囲い枠のサイズを拡大して,点クラウドデータで障害物の対応する点雲を抽出して,改良Pointnetネットワークによって,この点雲を計算して,障害物の3D情報を得た。原モデルに基づいて,拡張囲い枠を追加して,点雲データ抽出のインテグリティを改善した。KITTIデータセットの確認とテストを通して,実験結果は,二次元の囲い枠を拡張することによって,検出ネットワークの性能を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  検出法 ,  二次元 ,  *三次元 ,  インテグリティ ,  障害物検出 ,  データ抽出 ,  ターゲット検出

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 点雲 ,  障害物検出