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J-GLOBAL ID：202002283192985882   整理番号：20A0961859

3Dライダ点雲のための目標検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Target Detection Algorithm for 3D Lidar Point Cloud

著者 (4件)： Zhang Yin (Army Engineering University,Shijiazhuang,China) ,  Ren Guoquan (Army Engineering University,Shijiazhuang,China) ,  Cheng Ziyang (Army Engineering University,Shijiazhuang,China) ,  Kong Guojie (Beijing Special Vehicle Institute,Beijing,China,100000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICISCAE  ページ： 405-410  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： 3D Lidar点雲からリアルタイムに正確にターゲットを検出する問題を目的として,走査線セグメントの特徴に基づくターゲット検出アルゴリズムを提案した。最初に;走査線を,隣接点間のユークリッド距離と垂直高さ差に従って分割した。次に,ピッチ,傾斜,および高さ差のような隣接線セグメントの特性を分析する。最後に,ラインセグメントを,Markov確率場を用いて,地上セグメント,傾斜セグメントおよび障害セグメントとしてマークした。比較実験は,このアルゴリズムが正確に地面を正確に分割できることを示した。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 ,  *三次元 ,  比較試験 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  Markov確率場 ,  実時間 ,  Euclid距離 ,  *検出アルゴリズム ,  走査線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  ライダ ,  点雲 ,  目標 ,  検出アルゴリズム