車載カメラ映像とミリ波レーダデータによる霧の濃さの判定(一般セッション2(ITS),文字・文書の認識・理解)
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概要
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本論文では,霧中の運転支援を目的とし,車載カメラとミリ波レーダを用いて運転中の霧の濃さを判定する手法を提案する.この背景には,近年の運転支援技術への関心の高まりがある.交通事故発生状況の分析によると,悪天候時の事故率は晴天時の17倍ということが知られている,特に霧に注目すると,視認性が低下しているということをドライバが自覚していないことが多く,これが危険性の増加を招くと考えられる.これらのことから,霧の濃さに応じたドライバへの注意喚起や,フォグランプの自動化といった運転支援システムが期待されている.そこで,本報告では,車載カメラとミリ波レーダを用いた霧の濃さの判定手法を提案する.提案手法は,Koschmiederのモデルで用いられる散乱係数を求め,霧の濃さを判定する.散乱係数は,撮影画像中の前方車両画像と,光の散乱がないときに撮影した前方車両画像の輝度分散の変化と車間距離情報から算出される.霧の濃さを表す3段階のクラスを設け,算出された散乱係数に基づき,撮影画像をいずれかのクラスに分類することで霧の濃さを判定する.提案手法の判定精度を評価するために,実際の走行中に収集したデータを用い,提案手法による判定と人間の主観による判定との比較実験を行つたところ,84%の高い一致率が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-08
著者
-
井手 一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
村瀬 洋
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
高橋 友和
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
玉津 幸政
株式会社デンソー
-
高橋 友和
名古屋大学hyarc:(現)ノックスデータ株式会社
-
玉津 幸政
(株)デンソー
-
森 健史
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
宮原 孝行
(株)デンソー
-
井手 一郎
名古屋大学
-
村瀬 洋
名古屋大学
-
高橋 友和
名古屋大学
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