HOGとMeanShiftを用いた移動車の走行取得方法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-5

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Recognition of path space for autoguided vehicle using Histograms Oriented Gradients(HOG) and Mean Shift

著者名: 島貫 優里(東京電機大学),日高 浩一(東京電機大学)

著者名(英語): Shimanuki Yuri(Tokyo Denki University),Hidaka Koichi(Tokyo Denki University)

キーワード: HOG特徴量|平均変位法|クラスタリングクラスタリング|HOG Features|Mean Shift|Clustering

要約(日本語): 近年、工場の自動運搬ロボットの障害物回避に関する研究が多く取り組まれている。しかし、障害物を確実に回避させるために複数のセンサが使用され、高コストの問題が発生している。そこで本研究は、このような問題を解決するためにカメラで得られた情報に基づく物体認識手法の検討を行っている。物体認識は光の影響により実環境での認識が困難とされていたが、エッジ情報をベースにした特徴量が提案されている。特にHOG特徴量は、物体認識に有効な特徴量であることが確認されている。我々はHOG特徴量に着目し実験を行ったが、距離により検出精度が変化することから、不安定な検出結果となった。その原因の１つとして、ユークリッド距離による検出ウィンドウの統合に問題があるため、正確な物体検出が行われないからだと考えられる。そこで本研究は、MeanShiftクラスタリングによる検出ウィンドウの統合を行い、HOG特徴量の検出精度を実験で確認する。

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