SuperGlueから得られるマッチング結果に基づく分岐点検出と分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-02
• タイトル: SuperGlueから得られるマッチング結果に基づく分岐点検出と分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Junction Detection and Recognition Based on Results of Feature Matching Computed by SuperGlue
• 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: 明治大学大学院理工学研究科情報科学専攻
• 著者所属: 明治大学大学院理工学研究科情報科学専攻
• 著者所属: 明治大学大学院理工学研究科情報科学専攻
• 著者所属: 明治大学理工学部情報科学科
• 著者所属: 明治大学理工学部情報科学科
• 著者所属: 明治大学理工学部情報科学科
• 著者所属: 明治大学大学院理工学研究科情報科学専攻
• 著者所属: 明治大学理工学部情報科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Science and Technology, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Science and Technology, Meiji University
• 著者名: 斎藤, 康平; 本多, 和史; 須藤, 宏晃; 和田, 真凜; 湯田, 優希; 上田, 有里子; 安達, 美穂; 宮本, 龍介
• 著者名(英): Kohei, Saito; Kazufumi, Honda; Hiroaki, Sudo; Marin, Wada; Yuki, Yuda; Yuriko, Ueda; Miho, Adachi; Ryusuke, Miyamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 著者の所属している研究室では，意味論的領域分割の結果を積極的に用いたロボットのビジュアルナビゲーション手法の開発に取り組んでいる．著者らの手法では，自己位置推定と方向転換を行うためには分岐点の検出および分類を行う必要がある．しかし，ロボットの分岐点への進入角度は毎回異なるため，前方画像のみを入力として分岐点検出および行うためには，位置や角度のズレへの耐性を持つ手法が求められる．そこで本稿では，SuperGlue から得られるマッチング結果に基づく分岐点検出と分類手法を提案する．明治大学生田キャンパス内においてロボットを用いた実験を行い，交差点検出と分類の精度評価を行った結果，分岐点近傍における検出が可能であり，高精度で分岐点の分類が可能であることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We attempt to actualize a novel visual navigation scheme that strongly depends on results of semantic segmentation. To actualize localization and path planning at intersections, the scheme requires intersection detection and recognition. However, the angle of approach is different at each time, the detection and recognition method at intersection with input image captured by front camera should be independent to change a location and the angle of approach. This paper proposed a novel scheme to detect and recognize junctions based on the results of feature matching by SuperGlue. Experiments conducted at Ikuta Campus of the Meiji University using a real robot showed that the proposed scheme could detect junctions and recognize them accurately.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2022-AVM-117, 号 3, p. 1-6, 発行日 2022-06-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• 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