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J-GLOBAL ID：201802220924401179   整理番号：18A0708421

低分解能空中画像における送電線の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection for power transmission line in low-resolution aerial image

著者 (5件)： Yang Guodong (The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Zhao Dezheng (National Computer System Engineering Research Institute of China, Beijing, 100083, China) ,  Chang Wenkai (The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Li En (The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Liang Zize (The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1406-1411  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： 本論文は,低分解能空中画像における送電線のための検出方法を提示した。この方法は,ライン抽出手順とラインフィッティング手順の2つの手順で構成されている。最初の手順では,Hessian行列に基づく抽出アルゴリズムを提案し,複雑な背景から線を分割した。さらに,領域成長に基づく画像フィルタアルゴリズムを採用して,バックグラウンドに起因する干渉点を除去した。第2の手順において,抽出最大化(EM)法に基づく線適合アルゴリズムを開発して,線の幾何学パラメータと位置を得た。実験は,提案した検出法の有効性と効率を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  検出法 ,  *送電線 ,  幾何学
準シソーラス用語： 画像フィルタ ,  領域成長法 ,  Hessian行列 ,  *空中画像 ,  *低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力線路要素・工事  (NB05020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 低分解能 ,  空中画像 ,  送電線