深層学習による列車前方画像からのレール消失点抽出手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS20029,TER20084

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2020/11/17

タイトル(英語): Rail vanishing point extraction method from train front view using deep learning

著者名: 影山 椋(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Ryo Kageyama(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 深層学習|レール抽出|列車前方画像|Deep Learning|Rail Extraction|Train Front Images

要約(日本語): 我々は、列車前方画像から誤検知なく支障物を検知可能な領域の自動選択を目的として、レール位置を抽出する手法の検討を行った。本手法では列車前方画像と、画像中におけるレール位置の関係を深層学習によりモデル化することで、線形やカメラの設置位置に依存しないレール位置の抽出を目指す。本発表では、学習データにおけるレール位置情報の表現と、予測におけるレール検出精度の関係について調べた結果を示す。

要約(英語): We developed rail extraction method to select obstacle detection area from train front images. In this method, the position of rail in front images are learned and predicted by deep learning. In this presentation, the relationship between representation of rail position in training data and accuracy of prediction is shown.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,493 Kバイト