色統計量に基づくニューラルネットワークを用いた道路領域検出と評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-11

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): Road Detection based on Color Feature Statistics using an Artificial Neural Network and its Evaluation

著者名: 久世 達哉(富山大学),柴 遼太(富山大学),柴田 啓司(富山大学),稲積 泰宏(富山大学),堀田 裕弘(富山大学)

著者名(英語): Tatsuya Kuze(University of Toyama),Ryota Shiba(University of Toyama),Keiji Shibata(University of Toyama),Yasuhiro Inazumi(University of Toyama),Yuukou Horita(University of Toyama)

キーワード: 道路領域検出|ニューラルネットワーク|色特徴量色特徴量|road detection|artificial neural network|color feature

要約(日本語): 近年，自動車の自動運転に関する研究が盛んに行われている．その研究には，走行可能な領域を認識する道路領域検出が必要である．道路領域検出にはレーザースキャナを用いる方法や白線にセンサを設置する方法など複数存在するが，我々は車載カメラの画像を用いる．手法として，はじめに一枚の画像から複数のブロックに切り取り，各ブロックに対して彩度や色相などの色特徴量の統計量を算出する．次に，算出した全統計量を色統計量の特徴量とし，道路の判別器はニューラルネットワークを用いて生成する．最後に，その判別器を用いて画像全体の道路領域を検出する．道路画像データセットにはKITTI-road Benchmarkのデータセットを用い，ブロックサイズなどのパラメータを決定する実験と道路領域検出の精度評価の実験を行う．

PDFファイルサイズ: 3,042 Kバイト