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<div id="wrapper"><table width="700" border="1" align="center">  <tr>       <td bgcolor="#CCCCFF" class="title">PS1-11　色統計量に基づくニューラルネットワークを用いた道路領域検出と評価</td>     </tr>     <tr>       <td class="chosha">◎久世達哉，柴　遼太，柴田啓司，稲積泰宏，堀田裕弘（富山大学）</td>     </tr>     <tr>       <td class="abst">近年，自動車の自動運転に関する研究が盛んに行われている．その研究には，走行可能な領域を認識する道路領域検出が必要である．道路領域検出にはレーザースキャナを用いる方法や白線にセンサを設置する方法など複数存在するが，我々は車載カメラの画像を用いる．手法として，はじめに一枚の画像から複数のブロックに切り取り，各ブロックに対して彩度や色相などの色特徴量の統計量を算出する．次に，算出した全統計量を色統計量の特徴量とし，道路の判別器はニューラルネットワークを用いて生成する．最後に，その判別器を用いて画像全体の道路領域を検出する．道路画像データセットにはKITTI-road Benchmarkのデータセットを用い，ブロックサイズなどのパラメータを決定する実験と道路領域検出の精度評価の実験を行う．</td>     </tr> </table></div>
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