Semantic Segmentationを活用した区画線検知による走行車線別カメラ画像分類手法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-138

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): A study on the Method Classifying Images of Driving Recorder According to Driving Lanes Using Detections of Lane Marking to Semantic Segmentation Predictions

著者名: 当麻 英梨子(奈良女子大学),五十嵐 雄治(三菱電機),亀井 克之(三菱電機),伊川 雅彦(三菱電機),城 和貴(奈良女子大学)

著者名(英語): Eriko Toma(Nara Women's University),Yuji Igarashi(Mitsubishi Electric Corporation),Katsuyuki Kamei(Mitsubishi Electric Corporation),Masahiko Ikawa(Mitsubishi Electric Corporation),Kazuki Joe(Nara Women's University)

キーワード: Semantic Segmentation,高精度地図,自動計測,ドライビングレコーダー,区画線

要約(日本語): 本稿では、カメラ画像を用いて、特定の道路地物の有無にかかわらず、走行車線別に分類する手法を検討し、車線幅が狭く、区画線が一部消えているような2車線以下の一般道における高精度地図生成を目指す。今回、機械学習の1つであるSemantic Segmentationの利用を提案する。本提案の実現性を検証するため、予め用意されているSemantic Segmentationの正解データに対して、画像処理を行うことで区画線を検知する。得られた検知結果に基づいて、車両の走行車線及び隣接車線を抽出し、カメラ画像データを走行車線毎に分類できるか検証を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 531 Kバイト