Google Street Viewの画像を用いた 深層学習による特徴物体の検出と位置推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2016/03/08

タイトル(英語): Image recognition and position estimation by deep learning using image data got from Google Street View

著者名: 謝 思暘(千葉大学),大川 一也(千葉大学)

著者名(英語): Siyang Xie(Chiba University),Kazuya Okawa(Chiba University)

キーワード: 深層学習|全方位カメラ|移動ロボット|画像認識|位置推定|deep learning|omnidirectional camera|mobile robot|image recognition|position estimation

要約(日本語): 本稿ではまずGoogle Street Viewから特徴物体の画像を事前に収集し，特徴物体に対する深層学習を行う．次にロボットに搭載した全方位カメラの画像に，学習後のモデルを適用することで，初めて行った場所でも特徴物体を検出する手法を提案する．また，複数の場所で撮影した画像データからステレオ法を用いて，ロボットの持つ地図上での特徴物体の位置を推定する手法を提案する．最後に提案手法で実験を行い，ロボットに搭載した．

要約(英語): In this paper, a new algorithm for image recognition and position estimation of features objects is proposed. The algorithm gets image data from Google Street View and learns by a deep learning for image recognition. The algorithm uses an omnidirectional camera to get image data and uses a stereo method for position estimation of features object on a map.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 921 Kバイト