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J-GLOBAL ID：201702266282807179   整理番号：17A1255540

センサ融合正則化を介した地雷のマルチセンサデータセットにおける偽陽性の低減【Powered by NICT】

Reducing false-positives in multi-sensor dataset of landmines via sensor fusion regularization

著者 (2件)： Prado Jose (Institute of Systems and Robotics, Department of Electrical Engineer and Computers, University of Coimbra, 3030-290, Portugal) ,  Marques Lino (Institute of Systems and Robotics, Department of Electrical Engineer and Computers, University of Coimbra, 3030-290, Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICARSC  ページ： 204-209  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 戦後シナリオでは,人道的地雷除去は基本的に4段階で構成されていることを重要で危険な作業である:地形を走査し,潜在的地雷を検出し,他の物体からの実際の地雷で識別し,地雷を除去した。地形を走査通常物体を接触前のヒト腕またはロボットアームを用いた小領域で行われる潜在的地雷を検出する通常センサ信号のしきい値処理により達成され,地雷除去しばしば場所法における吹込みにより達成される。最大の挑戦は,他のオブジェクトからの地雷を識別することである,この段階は圧力プローブを用いた物体を接触により正常に達成されるが,この方法は危険である,時間がかかり,特別な検出における偽陽性の数はしばしば非常に高く,1偽陰性が死亡または悪い損傷を引き起こすのに十分であるからである。このようにして,本論文では,このような検出物体の偽陽性を減少させるための機械学習技術を最適化することに焦点を当てた。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： プローブ ,  *センサ ,  *センサフュージョン ,  走査 ,  *正則化 ,  ヒト ,  吹込 ,  最適化 ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： 偽陰性 ,  閾値処理 ,  *誤検出 ,  *地雷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサ融合 ,  正則化 ,  地雷 ,  偽陽性