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J-GLOBAL ID：201702267411971914   整理番号：17A0828550

高速はRCNNに基づく歩行者検知システム【Powered by NICT】

A Faster RCNN-Based Pedestrian Detection System

著者 (6件)： Zhao Xiaotong ,  Li Wei ,  Zhang Yifang ,  Gulliver T. Aaron ,  Chang Shuo ,  Feng Zhiyong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VTC-Fall  ページ： 1-5  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： 歩行者検出システムは人工知能を採用した自律自動車の急速な発展と産業界及び学界の双方でますます注目を集めている。これらのシステムは,歩行者よりもむしろ一般的な物体のような目標物体の特別なクラスを検出しなければならない。本論文では,以前の解に改善する速いRCNNベース歩行者検出システムを提案した。提案したモデルは,入力として任意サイズの画像を歩行者のための境界ボックスと確信度スコアを生成する。システムは良好な性能を達成し,文献で良く知られた頻繁に使用されている方法よりも高速である。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： 自動車 ,  *高速度 ,  *歩行者 ,  人工知能 ,  画像
準シソーラス用語： スコア ,  確信度 ,  自律性 ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (1件)： 歩行者検知