STOKLASA, Roman a Petr MATULA. Road Detection Using Similarity Search. In Roland Stelzer and Karim Jafarmadar. 2nd International Conference on Robotics in Education. Vienna: Neuveden, 2011, s. 95-102. ISBN 978-3-200-02273-7.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Road Detection Using Similarity Search
Název česky Detekce cesty na základě podobnostního vyhledáváni
Autoři STOKLASA, Roman (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr MATULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Vienna, 2nd International Conference on Robotics in Education, od s. 95-102, 8 s. 2011.
Nakladatel Neuveden
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Rakousko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14330/11:00053124
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-200-02273-7
Klíčová slova česky detekce cesty; podobnostní vyhledávaní; klasifikace obrázků; autonomní robot; Robotour
Klíčová slova anglicky road detection; similarity search; navigation; image classification; autonomous robot; Robotour
Štítky best5
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Roman Stoklasa, Ph.D., učo 139873. Změněno: 3. 4. 2013 15:29.
Anotace
This paper concerns vision-based navigation of autonomous robots. We propose a new approach for road detection based on similarity database searches. Images from the camera are divided into regular samples and for each sample the most visually similar images are retrieved from the database. The similarity between the samples and the image database is measured in a metric space using three descriptors: edge histogram, color structure and color layout, resulting in a classification of each sample into two classes: road and non-road with a confidence measure. The performance of our approach has been evaluated with respect to a manually defined ground-truth. The approach has been successfully applied to four videos consisting of more than 1180 frames. It turned out that our approach offers very precise classification results.
Anotace česky
Článek se zabývá detekci cesty.
Návaznosti
LA09016, projekt VaVNázev: Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM) (Akronym: ERCIM)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics
MUNI/A/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 17:12