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J-GLOBAL ID：201802235730897504   整理番号：18A2122893

無人機マルチソース映像を用いた車両速度検出【JST・京大機械翻訳】

Vehicle Speed Detection by Multi-source Images from UAV

著者 (8件)： Jiang Shangjie (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室 ,湖北 武漢,430079) ,  Luo Bin (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室 ,湖北 武漢,430079) ,  He Peng (解放軍 95899 部隊 ,北京,100085) ,  Yang Guopeng (解放軍 95899 部隊 ,北京,100085) ,  Gu Yaping (淮安市水利勘測設計研究院有限公司 ,江蘇 淮安,223000) ,  Liu Jun (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室 ,湖北 武漢,430079) ,  Zhang Yun (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室 ,湖北 武漢,430079) ,  Zhang Liangpei (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室 ,湖北 武漢,430079)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 47  号： 9  ページ： 1228-1237  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 交通は人民生活と社会経済において、重要な役割を果たしている。車両速度検出は,知的交通管理システムの重要な部分である。本論文では,無人機(UAV)のマルチソース画像データに基づく車両速度検出の方法を提案し,まず,小型無人機のマルチソースデータ収集プラットフォームを構築し,可視画像と熱赤外画像を得た。次に,収集したマルチソースデータに対して,深さ学習フレームワークYOLO(youonlylookonce)を用いて車両検出を行った。最後に,Kalmanフィルタに基づいて車両追跡を行い,追跡結果に従って車両速度を計算した。本論文では,無人機プラットフォームを用いて車両の柔軟性を増大し,同時にマルチソースデータを併用することにより,車両の検出精度だけでなく,照明条件にも依存しない車両を追跡できる.。実験結果は,提案した方法が効果的でロバストであり,道路監視管理部門に高効率で柔軟なモニタリングモードを提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *無人機 ,  ロバスト性 ,  *映像 ,  学習 ,  管理システム ,  照明条件 ,  Kalmanフィルタ ,  柔軟性 ,  赤外線画像 ,  道路 ,  *速度センサ ,  データ収集
準シソーラス用語： 検出精度 ,  可視画像 ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 測地学  (DC02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人機 ,  マルチ ,  ソース ,  映像 ,  速度検出