کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6904389 | 1446999 | 2017 | 44 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evidential grammars: A compositional approach for scene understanding. Application to multimodal street data
ترجمه فارسی عنوان
گرامرهای اجباری: رویکرد ترکیبی برای درک صحنه. درخواست داده های خیابانی چندجمله ای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Automatic scene understanding from multimodal data is a key task in the design of fully autonomous vehicles. The theory of belief functions has proved effective for fusing information from several sensors at the superpixel level. Here, we propose a novel framework, called evidential grammars, which extends stochastic grammars by replacing probabilities by belief functions. This framework allows us to fuse local information with prior and contextual information, also modeled as belief functions. The use of belief functions in a compositional model is shown to allow for better representation of the uncertainty on the priors and for greater flexibility of the model. The relevance of our approach is demonstrated on multi-modal traffic scene data from the KITTI benchmark suite.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 61, December 2017, Pages 1173-1185
Journal: Applied Soft Computing - Volume 61, December 2017, Pages 1173-1185
نویسندگان
Jean-Baptiste Bordes, Franck Davoine, Philippe Xu, Thierry DenÅux,