A Hybrid Vision-Map Method for Urban Road Detection
المؤلفون المشاركون
Fernández, Carlos
Fernández-Llorca, David
Sotelo, Miguel A.
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A hybrid vision-map system is presented to solve the road detection problem in urban scenarios.
The standardized use of machine learning techniques in classification problems has been merged with digital navigation map information to increase system robustness.
The objective of this paper is to create a new environment perception method to detect the road in urban environments, fusing stereo vision with digital maps by detecting road appearance and road limits such as lane markings or curbs.
Deep learning approaches make the system hard-coupled to the training set.
Even though our approach is based on machine learning techniques, the features are calculated from different sources (GPS, map, curbs, etc.), making our system less dependent on the training set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fernández, Carlos& Fernández-Llorca, David& Sotelo, Miguel A.. 2017. A Hybrid Vision-Map Method for Urban Road Detection. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170919
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fernández, Carlos…[et al.]. A Hybrid Vision-Map Method for Urban Road Detection. Journal of Advanced Transportation No. 2017 (2017), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170919
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fernández, Carlos& Fernández-Llorca, David& Sotelo, Miguel A.. A Hybrid Vision-Map Method for Urban Road Detection. Journal of Advanced Transportation. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170919
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170919
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر