深層ニューラルネットワークを用いた交通標識識別に関する一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-3

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): A Study on Traffic Sign Identification Using Deep Neural Networks

著者名: 永野 勝也(明星大学),齊藤 剛(明星大学),酒井 優樹(明星大学),大森 結希(明星大学),嶋 好博(明星大学)

著者名(英語): Katsuya Nagano|Tsuyoshi Saito|Yuuki Sakai|Yuki Omori|Yoshihiro Shima

キーワード: 交通標識|識別|自動運転|ニューラルネットワーク|SVM画像増強|Traffic Control Sign|Identification|Automatic Operation|Neural Network|Support Vector MachineImage Augmentation

要約(日本語): 自動車の自動運転への期待が高まりが急速に世界各国で開発が進んでいる。しかし，自動運転時の交通標識識別，自動運転時の人物の認識など様々な課題がある。本研究の目的は交通標識画像を対象に，交通標識の種類を自動的に識別する方法を考案すると共に，その識別方法の信頼性を実験的に求めることである。今回使用したサンプルではクラス毎の枚数が不均一で，枚数が不足しているクラスもある。そこで，学習サンプル画像594枚を増強して36234枚にした結果，全体成功率が39.3%ポイント向上した。しかし現段階ではまだ実用化できる正解率とは言えないのでさらに精度を上げる方法を考える必要がある。

PDFファイルサイズ: 385 Kバイト