環境変化に頑健な車載画像処理システムの開発

概要

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筆者らは、画像処理の実用化を目指して、24時間365日連続運用できる認識アルゴリズムの研究に取り組んでいる。その一環として、屋外の環境認識でも最も実現が難しい応用の一つである車載画像処理、特に車外の環境を認識する車外認識について、これまでの取り組みと現在すすめている後側方確認システムについて述べる。筆者らは、時々刻々と変化する道路周辺環境や日照、天候の変化に対して、ロバストな認識アルゴリズムを実現してきた。特に、後側方確認では、運転者が周囲の車両を確認しづらい夕方から夜間にかけての時間帯や降雨・降雪など視界が悪くなる状況下で車両と背景の輝度差が小さく、従来方式では車両の外形が欠けてしまい車両を見落してしまうという問題がある。そこで、車両特徴が視界不良などによって一部が欠けても車両の形状を予測して、失われた部分を補い車両を特定するステレオ方式を開発した。昼間・薄暮・雨天・雪天など環境変化がある26通りの動画像データを用いた耐環境性評価では、従来方式が対処困難であった夕方から薄暮や、降雨(降雪)時でも、車両の見落としを10%以下に低減できることを実証した。
一般社団法人情報処理学会の論文
2003-11-06

環境変化に頑健な車載画像処理システムの開発

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