複数の深層学習による識別結果を総合的に判断するための Complement Naive Bayes に基づく路面識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18013

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: 2018/03/01

タイトル(英語): Road surface identification by Complement Naive Bayes for comprehensive judgment using results from multiple deep learning

著者名: 中易 隆太郎(千葉大学),大川 一也(千葉大学)

著者名(英語): Ryutaro Nakayasu(Chiba University),Kazuya Okawa(Chiba University)

キーワード: コンプリメントナイーブベイズ|畳み込みニューラルネットワーク|物体識別|深層学習|Complement Naive Bayes|Convolutional Neural Network|Object Identification|Deep Learning

要約(日本語): 深層学習の一つである畳み込みニューラルネットワークを用い，路面上の段差・凹み・縁石・減速帯などを認識する研究がある．しかし，入力データの表現方法によって，識別の得意・不得意がある．そこで本稿では，複数の学習結果を融合し，総合的に判断することを目的とし，Complement Naive Bayes に基づく路面の識別手法を提案する．また，実環境で得られたデータを用いて検証し，提案手法の有効性を示す．

要約(英語): There is a research that discriminates such as step, dip, curb and deceleration zone by a convolutional neural network. However, depending on the input data of the network, there are good / weak points of indentification. In this paper, a method of road surface discrimination by Complement Naive Bayes based on results from multiple deep learning is proposed. The effectiveness of the proposed method was shown by the discriminated results using data obtained in the real environment.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 799 Kバイト