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J-GLOBAL ID：201602232722574106   整理番号：16A1385198

空中と道路レベル画像を用いた目録公共物体 都市樹木【Powered by NICT】

Cataloging Public Objects Using Aerial and Street-Level Images - Urban Trees

著者 (5件)： Wegner Jan D. ,  Branson Steve ,  Hall David ,  Schindler Konrad ,  Perona Pietro
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 6014-6023  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 居住世界の各隅角部は周波数の増加と共に複数の視点から画像化した。Google Mapsまたはここでマップのようなオンライン地図サービスが街路景観と空中視点から大量サンプリングされた,地理参照画像のへの直接アクセスを提供する。は我々を助ける探索,カタログとモニタ公共インフラストラクチャー,建物とアーチファクトするコンピュータビジョンシステムを設計するための機会である。はこのようなシステムのアーキテクチャと実現可能性を調べた。主な技術的課題は,各地理的位置(例えば,空中および街路ビュー)の複数ビューからの試験時間情報を組み合わせることである。二モジュール:det2geo,与えられたカテゴリーに属する物体の位置を検出するとgeo2cat,与えられた位置で物体の細粒度カテゴリーを計算することを実装した。最新CNNに基づくオブジェクト検出器と分類器を状態で適応する解を導入した。「パサデナ都市樹木」,地理的および種アノテーションを持つ80,000系統樹の新しいデータセット上で提案手法を試験し,複数ビューを組み合わせた有意に木検出と樹種分類の両方を改善し,ヒューマンパフォーマンスを競合することを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： インフラストラクチャー ,  ヒューマンパフォーマンス ,  地理学 ,  アノテーション ,  アーチファクト ,  *都市 ,  系統樹 ,  監視装置 ,  *画像
準シソーラス用語： 物体検出 ,  細粒度 ,  時間情報 ,  参照画像 ,  街路景観 ,  Googleマップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 道路 ,  目録 ,  物体 ,  都市 ,  樹木