Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-03-02 |
タイトル |
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タイトル |
走行時動画像を用いた多車線検出および補完手法 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学基礎工学部情報科学科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者名 |
塚本, 幸宏
石崎, 雅大
廣森, 聡仁
山口, 弘純
東野, 輝夫
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
交通状況の把握及び交通事故の防止を目的とし,車載カメラを用いて,車両の周辺状況を把握する取組が為されている.これらの手法では,画像認識技術を活用することにより,動画像中の物体を把握し,車両の周辺に存在する物体を認識しているが,周辺物体と自車間の距離,自車の速度など,周辺物体との位置関係を把握するために,カメラの画角,設置高,設置角度など,カメラの特性や設置位置などを必要とする.本取組では,自車と周辺物体の位置関係の把握や距離を推定するために,車載カメラにより撮影された動画像のみから,通行する道路の基準となる複数の車線を検出する手法を提案する.提案手法では,フレーム単位の車線検出処理に加えて時系列の変化に基づく検出処理を施すことで,フレーム内での推定処理で検出されなかった車線の補完と,誤検出された車線の除去を実現する.実際の車両に搭載された車載カメラを用いて動画像に対し,提案手法を適用した結果,直線道路に対しては 95.97%,カーブの大きい道路に対しては 90.65% の精度で車線を検出した.また,時系列情報を用いて誤検出の除去や検出漏れの補完を行うことで,フレーム単位では検出の難しいフレームにおいても車線を検出できることを示す. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11515904 |
書誌情報 |
研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)
巻 2020-ITS-80,
号 6,
p. 1-7,
発行日 2020-03-02
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8965 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |