深層ニューラルネットワークを用いた領域推定と部分テンプレートマッチングによる道路標示検出システム

  • 三井 悠也
    九州工業大学大学院 生命体工学研究科
  • 宮崎 椋瑚
    九州工業大学大学院 生命体工学研究科
  • 吉元 裕真
    九州工業大学大学院 生命体工学研究科 日本学術振興会特別研究員
  • 石田 裕太郎
    九州工業大学大学院 生命体工学研究科
  • 伊藤 太久磨
    東京大学大学院 工学系研究科機械工学専攻
  • 通山 恭一
    トヨタ自動車株式会社 未来創生センター 産学連携戦略室
  • 田向 権
    九州工業大学大学院 生命体工学研究科 九州工業大学 ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • A Road Marking Detection System Using Partial Template Matching and Region Estimation by Deep Neural Network

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抄録

<p>本研究では,自動運転技術における自車位置推定のために,You Only Look Once(YOLO)を処理に組み込むことで道路標示検出システムの性能向上を行う.従来手法では,輝度値に基づくテンプレートマッチングで道路標示を検出する.しかし,この手法では日光による白飛びや標示の掠れにより検出できないものが存在する.これに対し,提案手法ではYOLOで道路標示の存在する領域を探索し,テンプレートマッチングの適用範囲を制限する.これにより,誤検出の発生を抑制でき,テンプレートマッチングの検出閾値を下げ,これまで未検出であった道路標示の数を削減できる.また,テンプレートマッチングの探索領域も制限され,処理速度も向上できる.実験の結果,提案手法は誤検出数は0のまま,従来手法よりも未検出数を低減できた.また,従来手法と比較してシステムのAccuracyは0.013,処理速度は4.6 FPS上がった.</p>

収録刊行物

  • 知能と情報

    知能と情報 33 (1), 566-571, 2021-02-15

    日本知能情報ファジィ学会

参考文献 (4)*注記

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