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【24h】

生成型学習法を用いた傘をさした歩行者の高精度な検出に関する検討

机译:生成学习法高精度检测雨伞行人

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摘要

近年,車載カメラで撮影された画像から歩行者を検出する研究が注目されている.特に,傘をさした歩行者は自動車の接近に気付きにくいため正しく検出してドライバに警告する必要がある.しかし,傘をさした歩行者は傘によって体の一部が隠れてしまうため,従来の技術では検出が難しい.この問題を解決するため,本研究では車載カメラ画像からの歩行者検出において,特に傘をさした歩行者を検出する手法を提案する.提案手法では,これまで提案してきた生成型学習法を用いた歩行者検出手法を発展させ,傘を合成した歩行者画像を多数生成し,それらを検出器の学習に利用する.これにより,傘をさした歩行者の高精度な検出の実現をねらう.車載カメラ画像を用いた実験の結果,従来手法に比べてー提案手法の検出精度は14%高く,その有効性を確認した.
机译:近年来,从车载摄像机拍摄的图像中检测行人的研究引起了关注。特别是,带雨伞的行人不太可能注意到汽车的驶近,因此有必要正确检测并警告驾驶员。但是,由于身体的一部分被伞遮住,因此难以用伞来检测行人。为了解决这个问题,在这项研究中,我们提出了一种在从车辆的摄像机图像中进行行人检测时,用雨伞检测行人的方法。在提出的方法中,我们将使用到目前为止提出的世代学习方法来开发行人检测方法,生成大量由伞组成的行人图像,并将其用于检测器学习。这样,我们的目标是实现对拿着雨伞的行人的高精度检测。使用车载摄像机图像进行实验的结果是,该方法的检测精度比传统方法高14%,并证实了其有效性。

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