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J-GLOBAL ID：202102216766078579   整理番号：21A0539409

都市環境におけるハイブリッドモデルに基づく車線検出の方法【JST・京大機械翻訳】

A Method of lane detection Based on a Hybrid Model in Urban Environment

著者 (3件)： Duan Hong (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing,China,400065) ,  Zhu Hao (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing,China,400065) ,  Chen Fangrong (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing,China,400065)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 7417-7422  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： ラン情報は,インテリジェント車両の環境意識モジュールにおける主な知覚対象の1つである。本論文では,都市環境における車線検出の問題を考察した。複合環境における車線検出の性能を改良するために,新しい直線曲線ハイブリッドモデルを提案した。提案方法は,主に車線のキーポイントの粗い位置と抽出から成る。最初に,進行性確率的Hough変換を用いて直線を抽出した。次に,車線の直線モデルを色,形状および勾配情報を用いて開発し,それは車線を大まかに位置付けるのに使用できる。第二に,スライディングウィンドウ戦略を用いて曲線のキーポイントを抽出し,曲線モデルを構築した。次に,直線モデルと曲線モデルを結合して,新しい直線曲線ハイブリッドモデルを形成した。最後に,RANSACアルゴリズムを車線に適合するために使用した。提案方法の性能を,公開データセットと実際のデータセットによって検証する。計算機シミュレーションの結果は,この方法が既存の方法より都市環境においてより良い適応性を有することを示した。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： アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  適応性 ,  Hough変換 ,  *都市環境 ,  環境意識 ,  *ハイブリッドモデル ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  RANSAC ,  *車線検出 , 【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)： 都市環境 ,  ハイブリッドモデル ,  車線検出