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J-GLOBAL ID：202202250801872924   整理番号：22A0733121

ステレオビジョンと超音波データ融合による実時間障害物検出【JST・京大機械翻訳】

Real-time obstacle detection by stereo vision and ultrasonic data fusion

著者 (3件)： Gholami Farshad (School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 1684613114, Iran) ,  Khanmirza Esmaeel (School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 1684613114, Iran) ,  Riahi Mohammad (School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 1684613114, Iran)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 190  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 先進運転支援システムは,車線変更,障害物回避,巡航モード移動などの幾つかの特徴を含む。環境の認識を創造することは,先進運転支援システムの開発における最も重要なステップの1つである。知覚層における主なタスクの一つは,障害物のタイムリーな検出である。本研究では,超音波センサとステレオビジョンによって支えられた混合法を提案して,環境の知覚における許容可能な周波数の達成における計算量を低減した。修正クロスチェックを,リアルタイムを維持しながら品質改善のために採用した。さらに,GPU上の設計アルゴリズムのための実装形式を提案し,参照画像を変えることなくクロスチェックプロセスに必要なすべてのデータを可能にした。提案方法は,典型的ステレオビジョンより,障害物検出316倍速く加速する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  設計 ,  *超音波 ,  計算量 ,  *立体視 ,  障害物回避 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 品質改善 ,  障害物検出 ,  超音波センサ ,  実時間 ,  車線変更 ,  クロスチェック ,  参照画像 ,  先進運転支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ステレオビジョン ,  超音波 ,  データ融合 ,  インテリジェント車両

分類 (5件)： その他の機械要素  (QB01120F) ,  液体・粉体レベルの計測法・機器  (AD05060G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  X線技術  (BA02060D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ステレオビジョン ,  超音波 ,  データ融合 ,  実時間 ,  障害物検出