- 2019-5-17
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- LiDAR（Light Detection and Ranging）, the 2019 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, コーネル大学, ステレオカメラ, ニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）
Credit: CC0 Public Domain
コーネル大学の研究チームは、自動運転車向け物体検出において、安価なステレオカメラを利用してLiDAR（Light Detection and Ranging）と同程度の精度を得ることに成功したと発表した。研究成果は、2019年6月15～21日にカリフォルニア州ロングビーチで開催される「the 2019 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition」で発表される。
自動運転車においては、LiDARやステレオカメラなどを使用した周辺の物体認識が重要になる。レーザーレーダーであるLiDARは大型で高価だが、非常に検出精度が高い。一方、ステレオカメラは、小型で低コストだが、画像認識による現在の精度はLiDARには及ばない。
研究チームは、精度の違いはデータの品質ではなくデータの表現方法にあることに気づいた。多くの場合、物体の解析には畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）などディープラーニング技術を利用するが、ステレオカメラで得られる正面図を利用した場合、3D情報を歪める可能性があると考えた。
そこで研究チームは、正面図から得た深度マップを鳥瞰図からの3D点群に変換して、LiDARのデータに似た「擬似LiDAR」データを作成。30m以内の物体検出精度において、従来の3倍に相当する74％を記録した。
「自動運転車は、LiDARなしでは考えられないと多くの人が思っている。我々は、少なくとも原理的には、そうではないことを示した」と、研究チームはその成果を説明している。
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