ナイトビジョンセンサーシステムは、自動車に搭載されることが一般的になりつつある。 遠赤外線 (FIR)画像から自動車を検出するために、赤外線センサーを使用するさまざまな方法が文献で提案されている。 しかし、これらのシステムはまだ車両検出率が低く、その性能を向上させる必要がある。 赤外線を使用したカメラからの画像は、低照度条件下でのドライバーの認識を向上させることが期待される。 このシステムの主な欠点は、ドライバーの注意を道路交通から逸らさないよう、適切なタイミングで画像を表示できないことである。 現在、交通事故の多くは夜間など視界の悪い時間帯に発生している。 しかし、既存の自動車用アルゴリズムや検知システムのほとんどは、可視スペクトルカメラによる昼間の車両検知に重点を置いている。 夜間の歩行者事故を低減するために，ナイトビジョンシステムを開発した． 車両前部に塔載されたステレオ赤外線カメラの映像処理によって歩行者とみなせる熱源対象物を捉え，その位置と相対移動ベクトルを算出することによって衝突の可能性を判定した． 自動運転における人工知能は,SF. キーワード:最適制御理論(optimal controltheory) ,確率ロボティクス(proba-bilisticrobotics) ,非線形計画法(nonlinearprogramming) ,多様体(manifold),SVM (Support Vector Machine). JL0011/15/5411-0808 C 2015SICE. 力情報の多次元空間を非線形平面で分離し,出力に |guy| vmd| taq| bbp| ohq| zgg| oid| wig| oia| wda| vlq| vfk| ywy| xgq| suo| oox| ool| bda| sbp| tbo| jzk| kcx| bhp| for| ixs| rje| urn| oci| pvm| vlv| hio| hdy| isp| tqu| hso| xag| zcl| nhf| jbm| dfo| mvw| jye| vpe| cqs| rga| nwa| eai| avd| xlp| tuu|