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J-GLOBAL ID：202102255268740771   整理番号：21A0614261

2ストリームUDNに基づく歩行者検出【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Detection Based on Two-Stream UDN

著者 (13件)： Wang Wentong (Beijing Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Wang Wentong (Beijing Artificial Intelligence Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Wang Wentong (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Wang Lichun (Beijing Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Wang Lichun (Beijing Artificial Intelligence Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Wang Lichun (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Ge Xufei (CITIC Guoan Broadcom Network Co., Ltd., Beijing 100176, China) ,  Li Jinghua (Beijing Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Li Jinghua (Beijing Artificial Intelligence Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Li Jinghua (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Yin Baocai (Beijing Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Yin Baocai (Beijing Artificial Intelligence Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Yin Baocai (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 5  ページ： 1866  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 歩行者検出は,車両上のレーダまたはカメラを通して道路条件を収集する運転者支援システムのコアであり,自動車の正面に歩行者があるかどうかを判断し,警報を上げ,自動的に減速するか,または,歩行者を安全に保つために緊急停止をサポートし,車両が移動するとき,セキュリティを改善する。天候,照明,衣服,大きな姿勢変動,およびオクルージョンから,現在の歩行者検出は,実際の応用からある距離を持つ。近年,深層ネットワークは画像検出,認識,および分類のための優れた性能を示した。いくつかの研究者は,歩行者検出のために深いネットワークを採用して,大きな進歩を達成したが,しかし,深いネットワークは,巨大な計算資源を必要として,それは,実用化を実用化するのを難しくした。自律車両の実際のシナリオにおいて,計算能力は制限される。このように,UDN(統一深層ネットワーク)のような浅いネットワークは,より少ない計算資源を消費する間,よく機能するので,より良い選択である。UDNに基づいて,本論文は,2ストリームUDNという名の新しい深層ネットワークモデルを提案し,それは,ツリー/テレグラフ極と歩行者の間の差異の区別における従来のUDNを解くためのもう一つのブランチを強化する。新しいブランチは,入力として歩行者画像の上部第三部を受け入れ,部分画像は,他のオブジェクトから,より少ない変形,安定した特徴,およびより識別された特性を持っている。提案した2ストリームUDNに対して,HOG(指向勾配のヒストグラム)特徴,Sobel特徴,色特徴,およびGrabCutセグメンテーションアルゴリズムによって抽出された前景領域を含む多入力特徴を与えた。UDNの元の入力と比較して,融合HOG特性と有意なオブジェクトが歩行者検出にとってより重要であるので,多入力特徴は歩行者検出にとってより役に立つ。2ストリームUDNを2段階を通して訓練した。最初に,2つのサブネットワークを収束まで訓練する。次に,最終的結果として2つのサブネットの結果を融合して,同時にネットワークパラメータを微調整するために2つのサブネットにフィードバックする。性能を改善するために,Swishを活性化関数として採用し,高速訓練速度を得て,正と負の試料をよりバランスさせるように,小さな角度で正サンプルを鏡面し,回転させた。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 ,  レーダ ,  自動車 ,  電信 ,  ネットワーク ,  道路 ,  *歩行者 ,  衣服 ,  深層 ,  ヒストグラム ,  セキュリティ ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 前景 ,  *歩行者検出 ,  運転者支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 歩行者検出 ,  統一深層ネット ,  2ストリームネット ,  ネットワークトレーニング

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (41件)：

• World Health Organization. Global Status Report on Road Safety 2018. Available online: http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/ (accessed on 20 December 2019).
• Gavrila, D.M.; Giebel, J.; Munder, S. Vision-based Pedestrian Detection: The Protector System. In Proceedings of the Intelligent Vehicles Symposium, Parma, Italy, 14-17 June 2004; pp. 13-18.
• Gavrila, D.M. Pedestrian Detection from a Moving Vehicle. In Proceedings of the 6th European Conference on Computer Vision-Part II, Dublin, Ireland, 26 June-1 July 2000; pp. 37-49.
• Shashua, A.; Gdalyahu, Y.; Hayun, G. Pedestrian Detection for Driving Assistance Systems: Single-frame Classification and System Level Performance. In Proceedings of the Intelligent Vehicles Symposium, Parma, Italy, 14-17 June 2004; pp. 1-6.
• Wu, B.; Nevatia, R. Detection and Tracking of Multiple, Partially Occluded Humans by Bayesian Combination of Edgelet based Part Detectors. Int. J. Comput. Vis. 2007, 75, 247-266.

タイトルに関連する用語 (2件)： ストリーム ,  歩行者検出