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J-GLOBAL ID：202102216117969021   整理番号：21A3137559

動的環境におけるロバストな意味論的オプティカルフロービジュアルオドメトリ【JST・京大機械翻訳】

Robust Semantic Optical Flow Visual Odometry in Dynamic Environment

著者 (4件)： Zhang Yi (Chongqing University of Posts and Telecommunications,National Information Accessibility Research Center,Chongqing,China,400065) ,  Li Jinhong (Chongqing University of Posts and Telecommunications,National Information Accessibility Research Center,Chongqing,China,400065) ,  Xing Bin (Chongqing Industrial Big Data Innovation Center Co., LTD.,Chongqing,China,400700) ,  Hu Xiaolin (Chongqing Industrial Big Data Innovation Center Co., LTD.,Chongqing,China,400700)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDSBA  ページ： 324-328  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： 動的環境における従来の視覚オドメトリーの低ロバスト性と精度の観点から,動的閾値に基づく意味-光学フロー融合に基づく動的特徴点検出法を,単一光学フロー方式がノイズに敏感である問題を解決するために使用する。本論文では,Mask R-CNNネットワークを用いて画像意味論を分割し,LK(Lucas Kanade)光フローを用いて画像中の特徴点を追跡し,オプティカルフロー運動ベクトルを計算した。オプティカルフロー運動ベクトルに基づいて,特徴点とカメラ運動情報の深さ情報に基づく動的点判断方式を設計して,動的特徴点を動的環境に適応するために除去した。tumデータセットに関する実験結果は,提案したシステムの絶対軌道誤差がORB-SLAM2と比較して90%以上改善され,一方,絶対軌道誤差は同じタイプのDS-SLAMと比較して13%以上改善され,それは視覚オドメトリーのロバスト性を改善することを示した。Copyright 2021 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： カメラ ,  雑音 ,  視覚 ,  ベクトル ,  *意味論 ,  ネットワーク ,  検出法 ,  *ロバスト性 ,  *オプティカルフロー
準シソーラス用語： 動的環境 ,  特徴点 ,  *オドメトリ ,  動的閾値 , 【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 (3件)： 動的環境 ,  ロバスト ,  意味論