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J-GLOBAL ID：201802238470880039   整理番号：18A1304038

無人航空機から取得した画像における自動車検出【JST・京大機械翻訳】

Car detection in images taken from unmanned aerial vehicles

著者 (3件)： Saribas Hasan (Havacilik Elektrik ve Elektronigi Boeluemue, Anadolu Ueniversitesi, Eskis,ehir, Tuerkiye) ,  Cevikalp Hakan (Elektrik ve Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Eskis,ehir Osmangazi Ueniversitesi, Eskis,ehir, Tuerkiye) ,  Kahvecioglu Sinem (Havacilik Elektrik ve Elektronigi Boeluemue, Anadolu Ueniversitesi, Eskis,ehir, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018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： 近年,無人航空機は,その高い操縦性,垂直離陸/着陸,および屋外および屋内利用のため,軍事,民間,商業およびレクリエーション地域のような多くの応用分野を有する一般的な研究プラットフォームになっている。今日,小型,軽量,非常に高い強力な埋込みシステムが開発されている。したがって,多くのリアルタイムコンピュータビジョンアプリケーションは,このような埋め込みシステムをこれらの車両に統合することによって無人航空機プラットフォーム上で実行できる。本研究では,無人航空機から撮影した画像における自動車検出(位置確認)の問題を研究した。この目的のために,著者らは,コドコータと異なるタイプのカメラを使用することによって,新しい空中画像データセットを収集した。自動車検出問題を解決するために,結果を,文献における最速の深いニューラルネットワーク法の1つと考えられる,多面体のクローン分類装置とYou Only Look Once(Yolo)アルゴリズムの両方を用いて比較した。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： *自動車 ,  カメラ ,  離陸 ,  分類装置 ,  クローン ,  操縦性 ,  アルゴリズム ,  位置決め ,  ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  着陸 ,  *無人機
準シソーラス用語： 空中画像 ,  軍事 ,  屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 無人航空機 ,  自動車