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J-GLOBAL ID：201702212597033225   整理番号：17A0858059

無人航空機を用いた山火事検出のための深い神経回路網【Powered by NICT】

Deep neural networks for wild fire detection with unmanned aerial vehicle

著者 (5件)： Wonjae Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Seonghyun Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Yong-Tae Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Hyun-Woo Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Min Choi (School of Info and Comm Engineering, Chungbuk National University, Cheongju, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCE  ページ： 252-253  発行年： 2017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： 山火事は,人々の生活及び生計を脅かしている。山火事は毎年世界中で百千人を殺す。山火事が発生した時に災害情報サービスは生命を保護し,また,経済的損失を低減するために必要である。しかし,有人航空機が頻繁な原野モニタリングのための運転にはあまりにも高価である。衛星画像は,低時間分解能と低空間分解能に起因する早期山火事検出には使用できない。無人航空機は,山火事の検出のための高分解能画像を提供する費用対効果に優れた手段である。無人機を利用した山火事検出系が深い畳込みニューラルネットワークを開発した。システムは広範囲の航空写真の高精度を達成した。Copyright 2017 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： 時間分解能 ,  *神経回路網 ,  畳込み ,  *無人機 ,  空間分解能 ,  *山火事 ,  ニューラルネットワーク ,  *航空機 ,  *山岳 ,  空中写真 ,  衛星利用画像
準シソーラス用語： 高精度 ,  高精細画像 ,  災害情報 ,  *火災検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空機  (QK06000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無人航空機 ,  山火事 ,  神経回路網