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J-GLOBAL ID：201702290480019502   整理番号：17A0263054

カスケード畳込みニューラルネットワークに基づくビデオ動的煙検出【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Smoke Detection Using Cascaded Convolutional Neural Network for Surveillance Videos

著者 (4件)： Chen Junzhou (College of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University) ,  Wang Zijie (College of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University) ,  Chen Honghan (College of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University) ,  Zuo Linyi (College of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 6  ページ： 992-996  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑なシーンにおける煙特性の抽出は,現在のビデオ煙検出の主要な課題である。この問題を解決するために,静的および動的特性を結合した畳込み神経回路網のビデオ検出のためのフレームワークを提案した。静的単一フレーム画像の特徴検出に基づき,時空間の動的テクスチャ情報を分析することによって,複雑な環境干渉を克服することができる。実験結果により,カスケード畳込みニューラルネットワークモデルは,複雑なビデオシーンにおける煙事象のリアルタイム検出に,効果的に適用することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  干渉 ,  *録画装置 ,  画像 ,  *畳込み ,  *煙
準シソーラス用語： 実時間 ,  神経回路網モデル ,  テクスチャ ,  特徴検出 ,  *煙検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： convolutional neural networks ,  deep learning ,  texture features ,  video smoke detection

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： カスケード ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ビデオ ,  煙検出