機械学習を用いた交通信号機の検出と認識
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概要
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カメラ画像を利用した安全運転支援のひとつに,交通信号機の認識が挙げられる.我々は信号機の認識手法としてカルマンフィルタとテンプレートマッチングを使用する手法を提案しており,ある範囲での信号機灯火の検出と追跡ができることを確認した.しかし,テンプレートマッチングではカメラの撮影位置による信号機の見え方の変化や,太陽光などの影響による明度の変化に対応できない場合がある.そこで,本研究では機械学習を利用した交通信号機の認識手法を検討した.信号機画像と信号機以外の画像から信号機の識別に有効な特徴量を抽出し,その特徴量を分類することで信号機の検出を行う.様々な環境で撮影した信号機画像を用いて学習させることにより,テンプレートマッチングでは検出できなかった信号機を本手法によって検出できることを確認した.信号機の検出精度を検証する実験を行い,本手法の有効性と課題を示す.
- 2010-05-20
著者
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