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J-GLOBAL ID：201702289174753514   整理番号：17A0368835

完全畳込みネットワーク誘導提案を用いた交通標識の検出と認識【Powered by NICT】

Traffic sign detection and recognition using fully convolutional network guided proposals

著者 (6件)： Zhu Yingying (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhang Chengquan (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhou Duoyou (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wang Xinggang (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Bai Xiang (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Liu Wenyu (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 214  ページ： 758-766  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通標識の検出と認識する多くの用途,例えば,安全運転,経路計画,ロボットナビゲーションなどコンピュータビジョンの分野でホットな話題である。物体分類のための完全に畳込みネットワーク(FCN)誘導交通標識の提案と深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)を含む二種類の深い学習コンポーネントを用いて新しいフレームワークを提案した。コアアイデアは,高速かつ正確な交通標識の検出と認識を行うために交通標識提案を分類するためにCNNを使用することである。交通シーンの複雑さのために,著者らは,訓練されたFCNを組み込むことにより,EdgeBox,最先端のオブジェクト提案法を改善した。FCNガイドされる物体の提案は,より識別的候補であり,全検出システムは,高速かつ正確にに役立つを生成することができる。実験では,公的に利用可能な道路標識ベンチマーク,スウェーデンの交通標識データセット(STSD)現象上で提案手法を評価し,最先端技術の結果を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 経路探索 ,  高速度 ,  ネットワーク ,  道路標識 ,  コンピュータビジョン ,  *交通標識 ,  ベンチマーク ,  ニューラルネットワーク ,  スウェーデン王国 ,  学習 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 物体検出 ,  検知システム ,  複雑性 ,  安全運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 交通標識認識 ,  完全畳込みネットワーク ,  オブジェクト提案 ,  物体検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  誘導 ,  提案 ,  交通標識