複数視点からのCNN出力結果の統合による実時間セグメンテーション及び物体認識

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近年，自動運転技術やロボット工学に向け一般物体認識が盛んに研究されている．しかしR-CNNなどの従来手法は一枚の画像より認識を行うため、，認識結果が対象物体の写り方に大きく左右される．そこで本研究ではセグメンテーションを用いたSLAMにより各対象物体を均等に分布した複数視点 より認識し，それらの認識結果を公平に統合する手法を提案する．認識部では法線マップ及びRGB画像の2入力をとるニューラルネットワークモデル を構築し使用する．実験結果では本手法により高精度に一般物体認識を行うことができたことを示す．

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