形状情報を利用した歩行者用信号認識
をテンプレートにして作成
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*形状情報を利用した歩行者用信号認識 [#z14b1369]
*はじめに [#j5277a51]
**研究背景 [#j26fd972]
近年、人とロボットの共存を目指し、開発技術の向上のための...
つくばチャレンジとは我々が普段過ごしている「実環境」にお...
CENTER:#ref(mercury_tukuba.png,center,70%)
CENTER:&size(14){図1:自律走行ロボット};
**研究目的 [#z36c8285]
信号探索において未検出、誤認識は重大な事故につながりかね...
太田研究室では以前より前述のつくばチャレンジに参加してお...
しかし、色情報のみに焦点を当てて探索を行うと類似色の物体...
そこで本研究では、信号の色のみではなく形状情報にも焦点を...
なお、今回探索対象となる信号は旧型のものとし、新型のLED式...
*テンプレートマッチング [#g7587e5f]
**テンプレートマッチングについて [#y53b4238]
テンプレートマッチングとはある画像内で部分画像と最も類似...
以下、探索対象となる部分画像をテンプレート、探索を行う画...
手順としては、入力画像の隅から隅までテンプレートを1ピクセ...
最終的に入力画像全体で計算が終了した時点で類似度が最も高...
**類似度計算 [#yd5c704c]
テンプレートマッチングの類似度計算にはいくつか種類があり...
今回は照度変化に受ける影響を少なく且つ極力高速な処理を目...
CENTER:#ref(zncc.png,center,50%)
このZNCC(Zero-mean Normalized Cross-Correlation)は入力画...
ZNCCは類似度計算の中では計算量は多めだが、その分証明変化...
*信号探索アルゴリズム [#z3c5ff5c]
**探索領域 [#r7975132]
信号候補の探索でははじめに信号色の探索を行っていく。しか...
今回使用するカメラはロボットに搭載されており、その高さは...
そのため信号との距離も併せて考慮することで探索範囲を大幅...
横断歩道の正確な長さは不明であるが、撮影された画像群では...
CENTER:#ref(range.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図2:実際の探索範囲};
**信号候補の抽出 [#r13a0075]
入力画像を読み込んだら探索範囲内にて特定色領域の探索・抽...
今回は探索領域内で25×25の矩形領域を10ピクセルずつ動かして...
CENTER:#ref(table_hsv.png,center,50%)
CENTER:&size(14){表1:探索色のHSV表};
**信号位置の確定 [#k0e7c17c]
次に前項で抽出した信号候補領域に対してテンプレートマッチ...
通常テンプレートマッチングを行う際はテンプレートは1枚のみ...
3種のテンプレートを用意した。
CENTER:#ref(template_signal.png,center,100%)
CENTER:&size(14){図3:テンプレート画像};
これらは左から
・信号の外枠まで含む
・信号の点灯部分
・白色(人型)部分
となっている。
これら3種のテンプレート(以下、テンプレート1・2・3とする)...
それぞれでマッチングを実行し、スコアの最大値と最大値を更...
この処理を探索範囲全域にて行い、最終的にテンプレート1・2...
*実験結果 [#k13a3098]
今回は本年度のつくばチャレンジの実験走行及び本走行にて実...
まずはじめに走行時撮影画像群の中でも探索対象となる歩行者...
CENTER:#ref(signal0.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図4:入力画像例(探索対象有)};
実験結果は以下の表のようになった。
CENTER:#ref(table_result.png,center,50%)
CENTER:&size(14){表2:実験結果};
このように今回使用した画像群の認識率は赤信号・青信号共に9...
従来手法は色情報の用い方や撮影環境・機器など様々な点が異...
次に昨年撮影され、従来手法の実験にて使用された、今回探索...
CENTER:#ref(miss_.png,center,80%)
CENTER:&size(14){図5:従来手法での誤検出例};
こちらの画像群では誤検出は10898枚中13枚となった。こちらは...
従来手法による誤検出率は上記の表では0.08％のためほぼ0％に...
*考察 [#db1c0d68]
**未検出画像 [#rb246445]
未検出画像は赤信号にて4枚、青信号にて2枚確認された。これ...
1．日光の当たり方で画像の色が変化したもの
2．自動車のテールランプと信号で最大スコア位置が分散したもの
3．ロボットの位置変化による画像内信号サイズの変化
これらはいずれも外的要因によるものである。更にこれらは同...
CENTER:#ref(notdetected.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図6:未検出画像例};
**誤検出画像 [#xf305a10]
誤検出画像は探索対象の写っていない画像群、10898枚中に13枚...
こちらも原因は大まかに以下の二通りに分けることができた。
1．背景に類似色且つ類似したパターンが存在した
2．車のテールランプに反応した
これらもまた未検出画像と同じく同箇所で連続して撮影された...
CENTER:#ref(signal03.png,center,70%)
CENTER:&size(14){図7:誤検出画像例};
*まとめ [#a864eeaf]
本研究では従来の色情報を用いた歩行者用信号認識に、形状情...
実際に本年度行われたつくばチャレンジ2018の実験走行及び本...
結果として今年度のつくばチャレンジでの信号画像群に提案手...
今後の課題として、まず第一にロボットに実装して実環境での...
終了行:
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*形状情報を利用した歩行者用信号認識 [#z14b1369]
*はじめに [#j5277a51]
**研究背景 [#j26fd972]
近年、人とロボットの共存を目指し、開発技術の向上のための...
つくばチャレンジとは我々が普段過ごしている「実環境」にお...
CENTER:#ref(mercury_tukuba.png,center,70%)
CENTER:&size(14){図1:自律走行ロボット};
**研究目的 [#z36c8285]
信号探索において未検出、誤認識は重大な事故につながりかね...
太田研究室では以前より前述のつくばチャレンジに参加してお...
しかし、色情報のみに焦点を当てて探索を行うと類似色の物体...
そこで本研究では、信号の色のみではなく形状情報にも焦点を...
なお、今回探索対象となる信号は旧型のものとし、新型のLED式...
*テンプレートマッチング [#g7587e5f]
**テンプレートマッチングについて [#y53b4238]
テンプレートマッチングとはある画像内で部分画像と最も類似...
以下、探索対象となる部分画像をテンプレート、探索を行う画...
手順としては、入力画像の隅から隅までテンプレートを1ピクセ...
最終的に入力画像全体で計算が終了した時点で類似度が最も高...
**類似度計算 [#yd5c704c]
テンプレートマッチングの類似度計算にはいくつか種類があり...
今回は照度変化に受ける影響を少なく且つ極力高速な処理を目...
CENTER:#ref(zncc.png,center,50%)
このZNCC(Zero-mean Normalized Cross-Correlation)は入力画...
ZNCCは類似度計算の中では計算量は多めだが、その分証明変化...
*信号探索アルゴリズム [#z3c5ff5c]
**探索領域 [#r7975132]
信号候補の探索でははじめに信号色の探索を行っていく。しか...
今回使用するカメラはロボットに搭載されており、その高さは...
そのため信号との距離も併せて考慮することで探索範囲を大幅...
横断歩道の正確な長さは不明であるが、撮影された画像群では...
CENTER:#ref(range.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図2:実際の探索範囲};
**信号候補の抽出 [#r13a0075]
入力画像を読み込んだら探索範囲内にて特定色領域の探索・抽...
今回は探索領域内で25×25の矩形領域を10ピクセルずつ動かして...
CENTER:#ref(table_hsv.png,center,50%)
CENTER:&size(14){表1:探索色のHSV表};
**信号位置の確定 [#k0e7c17c]
次に前項で抽出した信号候補領域に対してテンプレートマッチ...
通常テンプレートマッチングを行う際はテンプレートは1枚のみ...
3種のテンプレートを用意した。
CENTER:#ref(template_signal.png,center,100%)
CENTER:&size(14){図3:テンプレート画像};
これらは左から
・信号の外枠まで含む
・信号の点灯部分
・白色(人型)部分
となっている。
これら3種のテンプレート(以下、テンプレート1・2・3とする)...
それぞれでマッチングを実行し、スコアの最大値と最大値を更...
この処理を探索範囲全域にて行い、最終的にテンプレート1・2...
*実験結果 [#k13a3098]
今回は本年度のつくばチャレンジの実験走行及び本走行にて実...
まずはじめに走行時撮影画像群の中でも探索対象となる歩行者...
CENTER:#ref(signal0.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図4:入力画像例(探索対象有)};
実験結果は以下の表のようになった。
CENTER:#ref(table_result.png,center,50%)
CENTER:&size(14){表2:実験結果};
このように今回使用した画像群の認識率は赤信号・青信号共に9...
従来手法は色情報の用い方や撮影環境・機器など様々な点が異...
次に昨年撮影され、従来手法の実験にて使用された、今回探索...
CENTER:#ref(miss_.png,center,80%)
CENTER:&size(14){図5:従来手法での誤検出例};
こちらの画像群では誤検出は10898枚中13枚となった。こちらは...
従来手法による誤検出率は上記の表では0.08％のためほぼ0％に...
*考察 [#db1c0d68]
**未検出画像 [#rb246445]
未検出画像は赤信号にて4枚、青信号にて2枚確認された。これ...
1．日光の当たり方で画像の色が変化したもの
2．自動車のテールランプと信号で最大スコア位置が分散したもの
3．ロボットの位置変化による画像内信号サイズの変化
これらはいずれも外的要因によるものである。更にこれらは同...
CENTER:#ref(notdetected.png,center,60%)
CENTER:&size(14){図6:未検出画像例};
**誤検出画像 [#xf305a10]
誤検出画像は探索対象の写っていない画像群、10898枚中に13枚...
こちらも原因は大まかに以下の二通りに分けることができた。
1．背景に類似色且つ類似したパターンが存在した
2．車のテールランプに反応した
これらもまた未検出画像と同じく同箇所で連続して撮影された...
CENTER:#ref(signal03.png,center,70%)
CENTER:&size(14){図7:誤検出画像例};
*まとめ [#a864eeaf]
本研究では従来の色情報を用いた歩行者用信号認識に、形状情...
実際に本年度行われたつくばチャレンジ2018の実験走行及び本...
結果として今年度のつくばチャレンジでの信号画像群に提案手...
今後の課題として、まず第一にロボットに実装して実環境での...
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