ステレオカメラを用いた深層学習型照度推定の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-12

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Feasible study of deep learning-type illumination estimation using a stereo camera

著者名: 樋上 隼(明星大学),柴 悠香子(明星大学),五十嵐 優人(明星大学),石田 隆張(明星大学)

著者名(英語): Shun Higami|Yukako Siba|Yuuto Ikarasi|Takaharu Isida

キーワード: 照度測定|ステレオカメラ|深層学習|画像処理|Illuminance measurement|Stereo camera|Deep learning|Image processing

要約(日本語): 本報告では，画像を用いて建屋内の照度を推定する際に，推定精度を向上するためにステレオカメラを用いて，画像の歪み低減するとともに，照度の推定誤差を低減する手法を提案し，そのシステムの構成の仕様案について報告する。

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