W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Leveraging Object Recognition in Reliable Vehicle Localization from Monocular Images

Autorzy

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika i elektrotechnika

Rok publikacji

2020

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Streszczenie

EN We present the processing pipeline of a monocular vision system that successfully performs the task of detecting, identifying and localizing a city bus electric charger station. This task is essential to the operation of an advanced driver assistance system that helps the driver to dock the long vehicle at the charging station. The focus is on the role of machine learning techniques in developing a robust detection and classification procedure that allows our system to localize the camera with respect to the charger even from long distances. We demonstrate that the learned detection procedure improves robustness of the vision techniques for monocular localization, while the geometric relations estimated by our system can be used to improve the learning results.

Data udostępnienia online

28.02.2020

Strony (od-do)

195 - 204

DOI

10.1007/978-3-030-40971-5_18

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-40971-5_18

Książka

Automation 2020: Towards Industry of the Future : Proceedings of Automation 2020, March 18–20, 2020, Warsaw, Poland

Zaprezentowany na

Automation 2020, 18-20.03.2020, Warsaw, Poland

Typ licencji

inne

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.