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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. Vol.1
  4. No.1

道路面情報に基づくステレオ動画像を用いた車両の前方環境認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17917
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17917
4d8c419c-1d36-4006-9497-6dd888ab25d6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TCVIM0101002.pdf IPSJ-TCVIM0101002.pdf (3.4 MB)
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2008-06-26
タイトル
タイトル 道路面情報に基づくステレオ動画像を用いた車両の前方環境認識
タイトル
言語 en
タイトル Road Scene Understanding Using Sequential Stereo Images Based on Road Surface Information
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 総合論文(推薦)
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
株式会社東芝研究開発センター
著者所属
東京工業大学大学院理工学研究科
著者所属(英)
en
Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者名 関, 晃仁 奥富, 正敏

× 関, 晃仁 奥富, 正敏

関, 晃仁
奥富, 正敏

Search repository
著者名(英) Akihito, Seki Masatoshi, Okutomi

× Akihito, Seki Masatoshi, Okutomi

en Akihito, Seki
Masatoshi, Okutomi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,車載ステレオカメラで撮影された動画像から,車両の前方環境の多様な情報を取得する手法について述べる.提案手法では,道路環境を認識するにあたり,自動車は道路面に沿って走行することから,道路面の情報が基礎であると考える.そこで,まず車載カメラの映像から空間中の道路領域とその位置を推定し,その情報に基づいて,後の各種処理を行う.最初に,道路領域の時系列の変化具合から自車両にとって危険となる領域を検出し,その空間位置を特定する.加えて,道路面を基準とすることで道路上の立体物の検出と位置推定を行う手法も提案する.さらに,道路の情報と車両の運動拘束を利用して,自車両の運動を推定する.また,シーン中の各点の空間位置とモーションを同時に推定し,それを利用して障害物の運動を推定する手法も提案する.各章の最後に,各提案手法による実験結果を示し,その有効性を確認する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we propose methods of road scene understanding of vehicle front view using sequential vehicle-mounted stereo images. To understand road scene, we notice the issue that road surface information is fundamental because vehicles run on the road. Therefore, road surface is detected using sequential stereo images at beginning. First, we propose dangerous region detection method which is derived from checking edges of road region in real space. Second, obstacle detection method is proposed. Obstacles which are the 3D objects on the road surface are detected and measured using this road surface information. Third proposed method is ego-motion estimation. This is done by using road surface information and vehicle motion constraints on road surface. Final proposed method is simultaneous depth and 3D motion estimation. We present experimental results to demonstrate the effectiveness of our methods at each chapter.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11560603
書誌情報 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 1, 号 1, p. 1-19, 発行日 2008-06-26
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7810
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 23:04:02.520357
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