WEKO3
アイテム
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/52018
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5201879446a82-30e9-4c84-b711-c13874df3af5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2007 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 | 2007-05-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 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 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 東京工業大学 大学院理工学研究科(現在は、(株)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 | ||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology(Now/Corp. Toshiba R&D Center) | ||||||||
| 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
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| 著者名(英) |
Akihito, SEKI
Masatoshi, OKUTOMI
× Akihito, SEKI Masatoshi, OKUTOMI
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| 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から得られた動画像から、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、自動車にとって道路の情報がベースとなる点に着目する。そこで、最初に車載カメラの映像から空間中の道路領域を推定し、その情報に基づいて、後の各種処理を行う。まず、道路領域の時系列の変化具合を判断することで危険な領域を検出し、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 information. Third proposed method is ego-motion estimation. This is done by using road 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 | 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 2007, 号 42(2007-CVIM-159), p. 1-16, 発行日 2007-05-14 |
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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 | |||||||