都市の景観特徴の学習による初期位置情報の全くない車載カメラ映像からの撮影地域推定手法  [in Japanese]

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Abstract

近年,ドライブレコーダーの普及による車載カメラの増加と,Web による動画共有サービスの一般化により,多くの車載カメラ映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの映像は安全運転や自動運転における学習への応用や,都市の 3 次元モデル生成への応用が期待できるが,様々な都市の映像が入り混じっていると学習結果の精度低下や誤ったモデル生成を引き起こす可能性がある.一方で,映像情報の中身を理解し,ラベリングする研究が盛んに行われているが,車載映像にこれを適用して撮影位置の同定に成功した事例はあまり知られていない.そこで,本論文では車載映像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とする.提案手法では,予めストリートビューから各都市を代表する特徴的なパターンを抽出し SVM で学習させることで,撮影位置不明の車載映像を都市のスケールで推定する.手法の有効性を確認するため,3 都市の車載映像を用いて実験を行った.

Journal

  • IPSJ SIG Notes. CVIM

    IPSJ SIG Notes. CVIM 2014-CVIM-192(33), 1-7, 2014-05-08

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009766969
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11131797
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    09196072
  • Data Source
    NII-ELS 
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