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J-GLOBAL ID：201702244063380522   整理番号：17A1463079

交通サイン認識システムのためのモバイルマッピングセンサと深い学習の相乗効果の利用【Powered by NICT】

Exploiting synergies of mobile mapping sensors and deep learning for traffic sign recognition systems

著者 (4件)： Arcos-Garcia Alvaro (Computer Languages and Systems Department, University of Seville, Avda. Reina Mercedes s/n, Seville 41012, Spain) ,  Soilan Mario (Department of Materials Engineering, Applied Mechanics & Construction, University of Vigo, Torrecedeira 86, Vigo 36208, Spain) ,  Alvarez-Garcia Juan A. (Computer Languages and Systems Department, University of Seville, Avda. Reina Mercedes s/n, Seville 41012, Spain) ,  Riveiro Belen (Department of Materials Engineering, Applied Mechanics & Construction, University of Vigo, Torrecedeira 86, Vigo 36208, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 89  ページ： 286-295  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本論文は,効率的な2段階交通標識認識システムを提案した。一三D点雲データはLINXモバイルマッパーシステムにより獲得されたとその再帰反射材料に基づく交通標識を自動的に検出するために処理される。,分類は,畳込みと空間変圧器層から成るディープニューラルネットワークを応用したRGB画像上の点雲投影上で行った。このネットワークは三ヨーロッパ交通標識データセットで評価した。GTSRBについて,以前の最新の公表された研究よりも優れており,99.71%の精度でトップ1ランクを達成した。さらに,スペイン交通標識認識データセットが放出された。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： 再帰反射 ,  画像 ,  *学習 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  *相乗作用 ,  ニューラルネットワーク ,  変圧器 ,  ヨーロッパ ,  交通標識 ,  スペイン
準シソーラス用語： ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モバイルマッピングセンサ ,  点雲 ,  交通標識 ,  深い学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  空間変圧器ネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 交通 ,  サイン ,  学習 ,  相乗効果