撮影条件の変動に強い対象物認識システムの開発

本研究では、昼夜を問わない重大事故防止のための運転支援システムの構築を最終目的として、撮影条件の変動に強いシステム構築を目的とした。主な課題は様々な条件下での高い信頼性、認識率の実現である。直線的で単純な背景の高速道路ではなく、複雑な背景や人が行き交う一般の繁華街や生活道路において対象物、ここでは主に道路交通標識、コマーシャル看板、歩行者の認識を目指した。屋外における対象物認識は実現できれば、多くの応用が考えられるが、シーンの多様性を考慮すると非常に難しい面を持っている。本研究ではいくつかの新しい概念に基づく提案を行った。それは次の3段階から構成されている:(1)適用的ランクフィルターによる一様色領域の抽出と部分線形近似、(2)T/T-テンプレート、D-テンプレートに基づく新しいテンプレートマッチング手法、(3)相対色多角形によるベリファイ。最初の段階では、累積頻度、モロフォロジーグラジエント、マハラノビス距離を適用して処理を行う。次に、新しいテンプレートマッチングによるパターン認識を行い、その結果は最終段階で検証される。このことにより信頼性の高いロバストなシステムの実現を目指した。提案手法の有効性を確認するために、様々な悪い照明条件下で撮影された300枚の画像を用いて実験を行った。その結果、98%の認識率が得られ、提案手法の有効性が示された。さらに、提案システムはユーザーに最新情報を提供し運転支援システムの一要素としてビジョンベースのカーナビゲーションおよび歩行者ナビゲーションシステムに拡張され得るものである。

本研究では、昼夜を問わない重大事故防止のための運転支援システムの構築を最終目的として、撮影条件の変動に強いシステム構築を目的とした。主な課題は様々な条件下での高い信頼性、認識率の実現である。直線的で単純な背景の高速道路ではなく、複雑な背景や人が行き交う一般の繁華街や生活道路において対象物、ここでは主に道路交通標識、コマーシャル看板、歩行者の認識を目指した。屋外における対象物認識は実現できれば、多くの応用が考えられるが、シーンの多様性を考慮すると非常に難しい面を持っている。本研究ではいくつかの新しい概念に基づく提案を行った。それは次の3段階から構成されている:(1)適用的ランクフィルターによる一様色領域の抽出と部分線形近似、(2)T/T-テンプレート、D-テンプレートに基づく新しいテンプレートマッチング手法、(3)相対色多角形によるベリファイ。最初の段階では、累積頻度、モロフォロジーグラジエント、マハラノビス距離を適用して処理を行う。次に、新しいテンプレートマッチングによるパターン認識を行い、その結果は最終段階で検証される。このことにより信頼性の高いロバストなシステムの実現を目指した。提案手法の有効性を確認するために、様々な悪い照明条件下で撮影された300枚の画像を用いて実験を行った。その結果、98%の認識率が得られ、提案手法の有効性が示された。さらに、提案システムはユーザーに最新情報を提供し運転支援システムの一要素としてビジョンベースのカーナビゲーションおよび歩行者ナビゲーションシステムに拡張され得るものである。