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J-GLOBAL ID：201802217743330012   整理番号：18A0440247

深学習ニューラルネットワークに基づく道路交差点のための停止線検出と距離測定【Powered by NICT】

Stop line detection and distance measurement for road intersection based on deep learning neural network

著者 (5件)： Lin Guan-Ting (National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, R.O.C) ,  Santoso Patrisia Sherryl (Industrial Technology Research Institute, Hsinchu, Taiwan, R.O.C) ,  Lin Che-Tsung (Industrial Technology Research Institute, Hsinchu, Taiwan, R.O.C) ,  Tsai Chia-Chi (National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, R.O.C) ,  Guo Jiun-In (National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, R.O.C)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSIPA ASC  ページ： 692-695  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： 本論文では,昇圧CNN,物体(停止線)を検出速度および精度間の競合トレードオフできることをロバスト停止線検出器を導入した。ブーストCNNは,AdaBoost分類器とCNNから構成されている。前者はこの地域提案発生器であり,さらに後と組み合わせた停止線検出器である。添加では,誤警報の数を減らすために提案した自動硬採掘法。著者らの提案した検出器は精度91.5%を達成し,試験時間(NVIDIA指DevBoxとタイタンX GPU上で行われる)で100FPS性能を持っている。Copyright 2018 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： 検出器 ,  *ニューラルネットワーク ,  *距離測定 ,  *学習 ,  ロバスト性 ,  *交差点
準シソーラス用語： 誤警報 ,  AdaBoost , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  ニューラルネットワーク ,  道路交差点 ,  距離測定