文献
J-GLOBAL ID：202402250782341666
整理番号：24A1819250
物体追跡のための物体検出しきい値の深層学習による最適推定
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著者 (3件)：
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資料名：
巻：
30th
ページ：
ROMBUNNO.IS2-34 (WEB ONLY)
発行年：
2024年06月12日
JST資料番号：
U2523A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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・工場における作業の進捗状況を把握するための作業対象の高精度な検出法を提案したことを報告。
・物体検出アルゴリズムであるYOLOを用いる際,検出対象のクラスごとに最適なパラメータのしきい値を動画のフレームごとに推定して使用。
・これにより工場内映像に生じるオクリュージョン,ノイズ,輝度変化に強い物体検出を可能としたことを確認。
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
作業研究
, パターン認識
タイトルに関連する用語 (5件)：
タイトルに関連する用語
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