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Vehicle Classification System with Local-Feature Based Algorithm Using CG Model Images CG 모델 영상을 활용한 지역특징 기반 알고리즘을 이용한 차량 분류 시스템

Tatsuya YOSHIDA, Shirmila MOHOTTALA, Masataka KAGESAWA, Katsushi IKEUCHI

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요약 :

본 논문에서는 로컬 기능 구성을 기반으로 하는 차량 분류 시스템에 대해 설명합니다. 우리는 이미 우리 시스템이 실외 환경에서 차량 인식에 매우 잘 작동한다는 것을 입증했습니다. 알고리즘은 고유 창 방법을 일반화한 이전 작업을 기반으로 합니다. 이 방법에는 다음과 같은 세 가지 장점이 있습니다. (1) 차량의 일부가 가려져도 감지할 수 있습니다. (2) 차선 이탈로 인해 차량이 평행이동하는 경우에도 감지할 수 있습니다. (3) 입력 영상에서 차량 영역의 분할이 필요하지 않습니다. 그러나 이 방법에는 문제가 있습니다. 뷰 기반이기 때문에 우리 시스템에는 대상 차량의 모델 이미지가 필요합니다. 대상 차량의 실제 이미지를 수집하는 것은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 어려운 작업입니다. 모든 대상 차량의 이미지 수집 작업을 쉽게 하기 위해 우리 시스템을 컴퓨터 그래픽(CG) 모델에 적용하여 실제 이미지에서 차량을 인식합니다. 실외 실험을 통해 차량의 실제 이미지를 수집하는 것보다 CG 모델을 사용하는 것이 시스템에 효과적이라는 것을 확인했습니다. 실험 결과 CG 모델이 실제 이미지에서 차량을 인식할 수 있으며, 우리 시스템이 차량을 분류할 수 있음을 확인했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.11 pp.1745-1752
발행일
2002/11/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Issue on Information System Technologies for ITS)
범주

작성자

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