MACHINE PERCEPTION AND ROBOTICS GROUP

機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

交通道路標識（以下，道路標識と表記）は交通安全に対して大きな役割を担っている．本稿は，ドライバが標識を見落とすことを防ぐため，車載カメラによって撮影された前方実環境画像から道路標識を検出し，その種類を認識する手法を提案する． 提案手法は，SIFT（Scale Invariant Feature Transform）[1]特徴量を用いて道路標識を認識する．SIFT特徴量を用いることにより，道路標識の拡大・縮小・傾き・オクルージョンに対してロバストな認識をすることに成功した．また，評価データは実環境下における約6時間の走行データ（画像枚数：215,200枚）を用いた．従来提案されている手法では，道路標識が必ず評価画像中に存在するもの，人間がその評価画像を見て道路標識の判断が容易なもの（白とび，黒つぶれは除外）等を評価画像として用いている．一方，本研究では人間の目をもってしても道路標識の判定が困難なシーン等を含んだ様々な走行データを評価画像としており，その結果，実環境下において認識率88.7%，誤検出回数16回という高い認識性能が得られ，本手法の有効性を明らかにすることができた．