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J-GLOBAL ID：201702228463657011   整理番号：17A1744395

深さ学習に基づく無人機認識アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

A novel UAV recognition algorithm based on deep learning approach

著者 (5件)： Jiang Zhaojun (无錫職業技術学院汽車与交通学院,江蘇无錫,214121) ,  Cheng Xiaogang (南京郵電大学通信与信息工程学院,江蘇南京,210003) ,  Peng Yaqin (三江学院計算机科学与工程学院,江蘇南京,210012) ,  Wang Jun (无錫職業技術学院汽車与交通学院,江蘇无錫,214121) ,  Li Zhi (南京郵電大学通信与信息工程学院,江蘇南京,210003)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 43  号： 7  ページ： 84-87  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： 無人機の広範な運用は、人々に便利をもたらすと同時に、不良な影響を引き起こした。例えば、無人機の離陸による安全問題を引き起こし、不正の使用は公民のプライバシーなどを侵害するため、無人機の警察システムを構築し、無人機に対してモニタリングを実施し、飛行を抑制することが必要となる。伝統的な認識法を用いると,柔軟性が不足し,精度も高くない。本論文は,深い学習に基づくUAV認識アルゴリズムを提案して,ニューラルネットワーク(CNNs)に基づく学習ネットワークを訓練することによって,UAVとUAVの間の分類を実現するために,効率的な認識モデルを得た。モデルの試験結果により,この方法が高い認識率を有することを示した。Data from Wanfang. 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 ,  プライバシー ,  柔軟性 ,  ネットワーク ,  市民 ,  *学習 ,  *無人機 ,  認知モデル ,  安全性 ,  警察
準シソーラス用語： 認識率 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： deep learning ,  UVA ,  visual sensor network ,  feature extraction

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  無人機 ,  認識アルゴリズム ,  研究