| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-10-29 |
| タイトル |
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タイトル |
山道自動運転に対応する走行レーン認識AI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 recognition AI system supporting automatic driving |
| 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 |
武田, 龍斗
竹内, 浩太
郭, 清蓮
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| 著者名(英) |
Ryuto, Takeda
Kota, Takeuchi
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 |
近年自動運転に関する研究が大変重要視されている．将来的には日本全土において自動運転システムが実装された自動車や運送機が確実に実用化される．山地が約 75％ である日本の地理的特徴を考えれば山道に関連する道路空間の認識が特に重要である．そこで本研究は，山道を研究の対象として捉えた．自動車の運転席から見える景色（画像）に対してアノテーションを行い，自作したニューラルネットワークに学習させた．アノテーション手法とニューラルネットワークの学習パラメータと階層などの研究を行うことによって，高い正解率で山道の道路と道路ではない空間を区別することができるようになった．最終的には，山道走行レーンの認識システムの構築を目指す． |
| 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 recent years, researches on automatic driving have become rather popular. In the future, automobiles and transport machines equipped with automatic driving systems will surely be put into practical usage throughout Japan. Considering the geographical features of Japan, which has about 75% mountain area of the national land, the recognition of mountain roads changes to be especially important. Therefore, we have aimed at images of mountain roads as the subject our research. We annotated images from a driver' view, trained a deep learning neural network by using these images as teacher data. While studying on annotation method, parameters of neural networks, we have found the most appropriate values. Now our neural network is possible to distinguish between an area of mountain road and that not be mountain road with a high accuracy rate. Ultimately, we are going to build a recognition system for speculating the driving lanes of mountain road. |
| 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 2,
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-CVIM21227002.pdf (1.3 MB)
