Deep Learning
Semantic Segmentation
口頭発表
セマンティックセグメンテーションを用いた信号機認識
- Author
- 正木翔大, 後藤圭汰, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2019
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自動運転支援において，車載画像からの信号機認識は重要なタスクの一つである．従来の信号機認識は，実画像に対して信号機の色や形状から識別を行う.しかし，車両のライトや太陽光などの影響により信号機とは関係のない領域まで抽出する可能性がある．そこで本研究では，セマンティックセグメンテーションを用いた信号機領域の抽出を行い，抽出結果から信号機の状態識別を行う手法を提案する．提案手法では，セマンティックセグメンテーションによる認識を行うことで信号機領域の抽出を行い，状態識別では，色抽出，Adaboost，CNNを用いた状態識別を行う．評価実験の結果，セマンティックセグメンテーションを用いることで高精度な信号機の認識を行うことができ，状態識別ではCNNによる識別がもっとも高い精度であることを確認した.