| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-10-29 |
| タイトル |
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タイトル |
ニューラルネットワークを用いた山道認知システム |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Mountain road recognitionbased on a neural network |
| 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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金沢工業大学 |
| 著者所属 |
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金沢工業大学 |
| 著者所属 |
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金沢工業大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kanazawa Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kanazawa Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kanazawa Institute of Technology |
| 著者名 |
竹内, 浩太
武田, 龍斗
郭, 清蓮
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| 著者名(英) |
Kota, Takeuchi
Ryuto, Takeda
Qinglian, Guo
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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 |
山道を走る自動車から撮影した画像を研究対象にしている．研究の目標として，山道の両側にあるレーンマークや崖や山や樹木などの参照物を利用して，山道の路面を認知できるようにしたい．まず，画像のアノテーションを行い，山道の両側の部分とそうではない部分を 3 種類の画像に分類した．それから，自作のニューラルネットワークに 3 種類の画像を学習させ，自動的に分類することを実現できた．本論文は，我々の研究過程と結果について報告する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Our research targets at images of mountain roads. The goal is to make it possible to automatically recognize mountain roads by learning about the images of lane marks, cliffs and trees on road sides, and other referenceable objects. Firstly, we annotate the images and classify them into three types: an area on the left side of road, an area on the right side, and an area not be the previous two type. Then, we construct a neural network and train it to be able to classify with high accuracy. Based on the classification, it will be possible to recognize the whole area of mountain road and speculate line mark for auto-driving. |
| 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 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2021-CVIM-227,
号 3,
p. 1-4,
発行日 2021-10-29
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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 |
2188-8701 |
| 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 |
IPSJ-CVIM21227003.pdf (1.3 MB)
