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J-GLOBAL ID：201702264529593470   整理番号：17A1346744

FMCWレーダを用いたGauss混合モデルを用いた複雑な都市シーンにおける車両検出【Powered by NICT】

Vehicles Detection in Complex Urban Scenes Using Gaussian Mixture Model With FMCW Radar

著者 (2件)： Zhao Yichao (School of Electronic Science Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Su Yi (School of Electronic Science Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 18  ページ： 5948-5953  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 周波数変調連続波レーダによる車両検出は,近年大きな関心を集めている。しかし,車両の距離と速度の推定は,複雑な都市シーンの下で課題を提起する,戻り信号は,そよぐ木と建物や歩行者により汚染されている。本論文では,車両検出のための効率的な方法は,干渉を低減するために提案,特に移動葉によって引き起こされる。Gauss混合モデルは,クラッタ背景から前景ターゲットをセグメンテーションするための周波数領域における戻り信号に対して確立した。,運動パラメータは,Hough変換を用いて抽出された前景曲線から得た。提案した方法は,複雑な都市シーンにおける車両のパラメータ推定の精度を増加させる点で著しい改善を示した。さらに,検出率を低下させることなく,従来法との比較におけるアウトランキング性能を示しした。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： *都市 ,  パラメータ推定 ,  セグメンテーション ,  歩行者 ,  周波数領域 ,  クラッタ ,  Hough変換
準シソーラス用語： 検出率 ,  前景 ,  *車両検出 ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： FMCWレーダ ,  Gauss混合モデル ,  都市 ,  シーン ,  車両検出