Machine Learning
口頭発表
Random Forestによる車載カメラ映像からの路面領域検出の検討
- Author
- 三品陽平, Khiat Adbelaziz, 下村倫子, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2013
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自動車の安全運転支援システムでは，自車の周囲状況を理解し，自車を制御しているため周囲の環境を高精度に認識する必要がある．そこで，本研究は車載カメラ映像からの路面領域検出に，統計的学習手法であ るRandom Forestを用いて高精度かつ高速に実現することを目的とする．車載システムが動作するハードウェアは処理能力が低いため，特徴量の算出コストが高いとリアルタイム処理が不可能となる．そこで提案手法では，画素値を直接利用できるカラーヒストグラム特徴量と，車載カメラと路面の幾何学的な特徴として消失点とパッチ座標の関係性を捉えることで，高精度かつ高速に路面検出を行う．実験結果より，朝，昼，夜などの時間的変化や晴れ，雨，霧など気象変化のある，市街地走行シーンにおいて f 値で 0.74 の識別精度を実現し，30fpsでの動作を確認した．