路面画像の逆透視変換は、画像に基づく車間距離認識や路面劣化計測を実現するための前提条件です。従来の静的な逆透視変換手法は、変換パラメータを動的に調整できない問題がありますが、既存の動的逆透視変換手法は路面の車線やテクスチャなどの情報に強く依存しており、画像の透視歪み補正効果が不十分になりやすいです。これらの問題に対処するために、深度カメラのセマンティックセグメンテーションと三次元平面フィッティングに基づく路面画像の動的逆透視変換手法を提案します。まず、RGB画像のセマンティックセグメンテーションモデルを用いて路面領域を抽出し、路面領域に対応する点群データに対して三次元平面フィッティングを行い、非路面の点群が路面フィッティングに与える干渉を除去します。この上で、路面情報とカメラと路面の空間位置関係を利用し、構築したカメラ姿勢推定手法でカメラの路面に対する相対姿勢を算出します。最後に、カメラの異なる姿勢下での路面の撮像関係に基づき、構築した路面画像の逆透視変換モデルを用いて原画像から任意の基準点への透視歪み補正を実現します。シミュレーション実験の結果、提案手法は一般的なカメラ姿勢変化時において透視歪み補正誤差を安定して10⁻² mm級に保ち、現行の先進的な逆透視変換手法を上回り、路面画像の逆透視変換品質を効果的に向上できることが示されました。実験結果はさらに提案手法の有効性を検証しました。

機械視覚; 路面画像; 動的逆透視変換; セマンティックセグメンテーション; 姿勢推定