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논문 기본 정보

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저자정보
Artem A. Lenskiy (University of Ulsan) Jong-Soo Lee (University of Ulsan)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2010
발행연도
2010.10
수록면
1,737 - 1,740 (4page)

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In the last decade significant progress in computer vision based control of unmanned ground vehicles (UGV) has been achieved. However, until now textural information has been somewhat less effective than color or laser range information. In this paper we propose a computer vision based cross country segmentation system that is capable of distinguishing cross-country road, grass and trees during day-time and night times. For this purpose we extract Speeded-Up Robust Features (SURF) from the training image set and construct texture class models using two-layer feed-forward neural network. Using these constructed models and extracted features from the images captured by the CCD and IR cameras we estimate features’ class membership values. These estimated values and features’ spatial positions are then applied for image segmentation. A number of experiments are conducted with the lowest mean error segmentation rate of 16.78% and 20.60% for images in IR and visible spectrum correspondingly.

#Unmanned ground vehicle #Terrain segmenation #Texture #Salinet features #SURF

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THE DATA PREPROCESSING
3. FEATURES LIKELIHOOD ESTIMATION
4. SEGMENTATION PROCEDURE
5. EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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