| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2001-12-15 |
| タイトル |
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タイトル |
地図と画像の融合によるレーン形状推定手法の提案 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Three-D Lane Shape Estimation Method by Fusion of a Digital Road Map and an Image |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
論文（論文賞受賞） |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| その他タイトル |
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その他のタイトル |
画像・図形認識 |
| 著者所属 |
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株式会社豊田中央研究所センシングシステム研究室 |
| 著者所属 |
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株式会社豊田中央研究所センシングシステム研究室 |
| 著者所属 |
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株式会社豊田中央研究所センシングシステム研究室 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Sensing System Lab., Toyota Central R&D Labs., Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Sensing System Lab., Toyota Central R&D Labs., Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Sensing System Lab., Toyota Central R&D Labs., Inc. |
| 著者名 |
小島, 祥子
山田, 啓一
二宮, 芳樹
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| 著者名(英) |
Yoshiko, Kojima
Keiichi, Yamada
Yoshiki, Ninomiya
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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 |
衝突警報システムなどの将来の自動車走行支援システムでは，前方で検出した障害物と自車両との衝突危険性を判定するため，前方車両位置のほかに，自車両が走行する前方のレーン形状情報を取得する必要がある．しかし，車載カメラ画像に基づいてレーン形状推定を行った場合，カーブや道路勾配，解像度の限界によって，遠方で十分なレーン形状推定精度が得られないという問題がある．我々は画像，道路地図，およびDGPSの測位結果を融合して，前方の三次元レーン形状を推定する手法を提案する．提案手法は，画像の解像度限界による遠方のレーン形状推定誤差を地図情報で補償し，勾配による遠方のレーン形状推定誤差を三次レーン形状推定で削減するものである．模擬データと実環境下のデータを用いた評価実験により，遠方のレーン形状推定誤差を削減できることを確認し，本手法の有効性を検証した． |
| 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 |
In the future driver assistance systems,to estimate the lane shape is important in order to judge whether detected objects are dangerous or not.There are some methods to estimate the lane shape by an image from a camera,however the results are not sufficient due to the curvature,the slope, and the image resolution.In this paper,we propose new method to estimate the 3-D lane shape by fusion of a 2-D digital road map,DGPS, and an image from a camera.Our method can compensate for the lack of the distant lane estimation accuracy.And in this paper,the effect of our method is confirmed by using artificial data and actual data. |
| 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 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 42,
号 12,
p. 3194-3200,
発行日 2001-12-15
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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 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL4212040 (334.2 kB)
