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J-GLOBAL ID：202102231013645247   整理番号：21A2568856

多重歩行者交差検出のための粗から有限のフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Coarse-to-Fine Framework for Multiple Pedestrian Crossing Detection

著者 (4件)： Fan Yuhua (School of Mathematical Science, Liaocheng University, Liaocheng 252000, China) ,  Fan Yuhua (Center for Machine Vision and Signal Analysis, University of Oulu, University of Oulu, 90570 Oulu, Finland) ,  Sun Zhonggui (School of Mathematical Science, Liaocheng University, Liaocheng 252000, China) ,  Zhao Guoying (Center for Machine Vision and Signal Analysis, University of Oulu, University of Oulu, 90570 Oulu, Finland)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 15  ページ： 4144  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行者への経路指針を提供するとき,主要な安全考慮の1つは,街路が歩行者横断の場所に交差するということを確実にすることである。結果として,地図サービスプロバイダは,道路網における歩行者横断に関する位置情報を収集するために,ケーンである。ほとんどの場合,この分野での文献は,カメラの直前に歩行者交差を検出することに焦点を合わせ,一方,同じ画像において他の歩行者交差を残す。これは,カメラによって捕獲されたすべての歩行者交差が検出されないので,ビデオ画像における情報の過小利用を引き起こす。本研究では,歩行者横断の正確な位置を決定するために,対応する車両のGPSトレースと組み合わせることができる,プローブ車両ビデオから歩行者横断を検出する粗から細かいフレームワークを提案した。著者らのアプローチの粗い段階において,著者らは,歩行者交差のストライプに関連する消失点と直線線を同定して,関心の粗い候補領域(ROIs)を得るために端部を分割する。微細段階では,これらの候補ROIが,それらの事前制約情報を探索することにより,実際に歩行者横断であるかどうかを決定した。北京と上海の都市における圃場試験は,提案した方式が多様な状況の下で満足のいく結果を作り出すことができることを示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  道路網 ,  *歩行者 ,  都市 ,  *多重化 ,  録画装置 ,  GPS ,  位置情報
準シソーラス用語： 消失点 ,  ビデオ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 歩行者横断 ,  検出 ,  プローブ車両ビデオ ,  粗から精

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (32件)：

• Ye, J.; Li, Y.; Luo, H.; Wang, J.; Chen, W.; Zhang, Q. Hybrid Urban Canyon Pedestrian Navigation Scheme Combined PDR, GNSS and Beacon Based on Smartphone. Remote Sens. 2019, 11, 2174.
• Wang, Q.; Ye, L.; Luo, H.; Men, A.; Zhao, F.; Ou, C. Pedestrian walking distance estimation based on smartphone mode recognition. Remote Sens. 2019, 11, 1140.
• Zhao, Q.; Zhang, B.; Lyu, S.; Zhang, H.; Sun, D.; Li, G.; Feng, W. A CNN-SIFT hybrid pedestrian navigation method based on first-person vision. Remote Sens. 2018, 10, 1229.
• Liu, X.; Zhang, Y.; Li, Q. Automatic pedestrian crossing detection and impairment analysis based on mobile mapping system. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2017, 4, 251.
• Se, S. Zebra-crossing detection for the partially sighted. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hilton Head Island, SC, USA, 15 June 2000; Volume 2, pp. 211-217.

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  歩行者 ,  交差 ,  フレームワーク