自車位置推定のための複数車載カメラ映像の効率的な時空間マッチング手法
近年，車載カメラの普及に伴い動画サイトへの車載動画の投稿が普及し始めている． これらの映像を利用し，日常的に自由走行しながら撮影された様々なカメラ映像をつなぎ合わせることで， より広範囲にわたる地域で高い頻度での更新が実現できるが，位置情報の無い映像をプローブカーなどで 得られた情報つき映像と対応付ける必要がある．
そこで本手法では，まず時系列画像をから建物の相対的な高さ情報を保持するTemporal Height Image (THI) を作成し，それに対してAffine SIFTによりロバストな特徴を取り出す．得られた特徴をBag of Featureで表現し， 効率のよいマッチングを実現する．実際に市街を撮影したデータおよび動画投稿サイトの映像を使用し検証した．


Publications
  • K. Fukumoto, H. Kawasaki, S. Ono, H. Koyasu, K. Ikeuchi
    "On-Vehicle Video Localization Technique based on Video Search using Real data on the Web", International Journal of ITS Research, 2014.5

  • K. Fukumoto, H. Kawasaki, S. Ono, H. Koyasu, K. Ikeuchi
    "On-Vehicle Videos Localization using Geometric and Spatio-temporal Information", ITS World Congress, 2013.10

  • 福元和真，川崎洋，小野晋太郎，子安大士，池内克史
    「自車位置推定のための複数車載カメラ映像の効率的な時空間マッチング手法」, 第11回ITSシンポジウム, 2012.12
Kawasaki Laboratory