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アイテム
空撮画像と衛星画像のレジストレーションによる道路状況把握のための車両移動方向の可視化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/51817
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5181786477a24-820f-4d6d-bc46-fce0f4cdee7d
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2008-05-01 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 空撮画像と衛星画像のレジストレーションによる道路状況把握のための車両移動方向の可視化 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Novel Approach to Aerial Image Sequence Registration and Visualization of Moving Objects for Displaying Road Conditions | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Computer Science, Chubu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Computer Science, Chubu University | ||||||||
著者名 |
西村, 孝
× 西村, 孝
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著者名(英) |
Takashi, Nishimura
× Takashi, Nishimura
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,空撮画像の特徴点追跡結果と衛星画像のレジストレーションにより得られる射影変換行列を用いて,空撮画像から移動体を検出し,移動方向の可視化を衛星画像上に行う手法について述べる.提案手法は,空撮画像と衛星画像のレジストレーションを SIFT と HOG 特徴量を用いて行う.これにより,建物や季節の変化に頑健なレジストレーションが可能となる.また,得られる射影変換行列と空撮画像の特徴点追跡結果を用いて,車両等の移動体を検出する.検出された移動体の移動方向を対応する色で可視化し,衛星画像上に重畳表示する.空撮画像の移動体検出は,道路を走行中の車両は等速運動であると仮定し,その条件を満たす追跡点を検出する.これにより,特徴点追跡結果から,車両等の移動体を安定して検出する事が可能となる.提案手法は,衛星画像の1枚の画像で広域な自動車の流れを把握可能であり,移動体の地図上の位置と移動方向や速度を算出可能となる.このような可視化は,速やかに災害時の道路状況や避難経路の確認のための情報として期待できる. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We present a method of registering a sequence of consecutive images taken from an airborne sensor into a mosaic, as well as a method for visualizing moving objects on the aerial images, thus providing information about traffic conditions following a disaster. Our approach uses features obtained from histograms of oriented gradients (HOG) and the scale invariant feature transform (SIFT) to register both the aerial images and a large satellite image. Since the SIFT is used to find keypoints for image registration and the HOG is used to localize these points by using local texture information, we registered a precise image sequence even though the images were not captured at the same time. We then applied moving object detection on the basis of the results of tracking the points from the registered images and visualized them on the satellite image. We present the results on a real image sequences from a helicopter, and show that visualization moving objects is a useful way to displaying road conditions over a wide area in a disaster situation. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会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 2008, 号 36(2008-CVIM-163), p. 129-136, 発行日 2008-05-01 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |