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J-GLOBAL ID：202102266058070292   整理番号：21A1773155

エッジ検出を用いた自律車両における交通標識認識【JST・京大機械翻訳】

Traffic Sign Recognition in Autonomous Vehicles Using Edge Detection

著者 (3件)： Vishwanathan Harish (Kettering University, Flint, MI) ,  Peters Diane L. (Kettering University, Flint, MI) ,  Zhang James Z. (Kettering University, Flint, MI)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： DSCC2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 自律車両は,運転におけるヒューマンエラーを除去し,また,安全に駆動できないものへの移動性を提供することによって,安全性を改善する可能性がある。このような車両は,それらの環境を監視し,それらが安全に運転するのを確実にする新しい技術を必要とする。必要なそのような技術の一つは,車両が交通状況と交通信号を認識する能力である。これはエッジ検出法の適切な実装によって達成できる。本論文では,3つの異なるエッジ検出法(Canny法,Sobel法,Zhang法)を比較した。この比較は,静止画像とビデオの両方で行った。ビデオを解析するとき,非損傷で明確に見えるストップサインで明確な日に撮られたとき,すべての3つの方法は,等しくよく実行した。エッジマップに基づいて停止符号を同定した時間は同じであった。この比較の目的は,交通標識を同定する問題との関連で,3つの方法のそれぞれの性能を評価することである。この方法を,単一ビデオ比較に加えて,様々な条件下で停止符号の静止画像で比較した。静止画像比較に基づいて,Zhangの方法(線形予測)は,特に,画像が雪,氷,雨または他の因子を含むとき,そして夜間の視覚でも,最良のエッジマップを生成すると結論した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *交通標識 ,  ヒューマンエラー ,  録画装置 ,  静止画像 ,  線形予測 ,  *エッジ検出
準シソーラス用語： 雪 ,  交通信号 ,  交通状況 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジ検出 ,  自律 ,  交通標識