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J-GLOBAL ID：201702278880011919   整理番号：17A1724610

畳込みニューラルネットワークを用いたドローン飛行安全のための人間の群衆検出【Powered by NICT】

Human crowd detection for drone flight safety using convolutional neural networks

著者 (2件)： Tzelepi Maria (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece) ,  Tefas Anastasios (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 743-747  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： 本論文で雄飛行安全目的のための新しい人間群衆検出法,深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した,を提案した。著者らの研究の目的は,効果的に,無人機から捕捉され,混雑したおよび非混雑シーンを区別しないフライゾーンを定義することにより飛行マップを高める意味的に使用できることを群衆ヒートマップを提供できることを,応用の計算制約によって課されるように,光アーキテクチャを提供することである。この目的のために,筆者らは最初に,我々のタスクに関する訓練済みCNNを適応させ,完全結合層を捨てると付加的畳込みを付着,群衆ヒートマップを生成できることを高速完全畳込みネットワークに変換する総合的にすることを提案した。第二に,二損失訓練モデル,群衆および非群衆クラスの分離可能性を増強することを狙った,を提案した。実験的検証は,特定のタスクのために作成された,提案した検出器の有効性を示す新しい雄データセットについて行った。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： 高速度 ,  無人機 ,  *畳込み ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  モデル ,  検出法 ,  *ニューラルネットワーク ,  検出器
準シソーラス用語： 分離可能性 ,  *飛行安全 , 【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 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ドローン ,  飛行安全 ,  人間