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J-GLOBAL ID：201802240336193620   整理番号：18A1943483

多重魚眼画像を用いた移動および定常物体の実時間検出,追跡および分類【JST・京大機械翻訳】

Real-time Detection, Tracking, and Classification of Moving and Stationary Objects using Multiple Fisheye Images

著者 (4件)： Baek Iljoo (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Davies Albert (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Yan Geng (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Rajkumar Ragunathan Raj (faculty of the Department of Electrical and Computer Engineering and Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 447-452  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： 歩行者と他の移動物体を検出する能力は自律車両にとって重要である。これは,最小システムオーバーヘッドでリアルタイムに行われなければならない。本論文では,エゴ車両に近い静止物体と同様に移動を同定するための周辺視野システムの実現について検討した。このアルゴリズムは,単一フレームに併合されたフィッシュアイカメラによって捕捉された4つの視点で動作する。移動物体検出と追跡解法は,移動物体を含む関心領域(ROI)を分離するために,最小システムオーバーヘッドを使用する。次に,これらのROIを,移動物体を分類するために,深いニューラルネットワーク(DNN)を用いて解析した。都市環境における実際の自動車に関する配置と試験によって,著者らのアルゴリズムの実際的実現可能性を示した。1~1は,著者らのアルゴリズムのビデオ個体群は,Youtubeにアップロードした。すなわち,https//若者/2X4aqH2bMBであった。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： カメラ ,  個体群 ,  自動車 ,  移動体 ,  録画装置 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  歩行者 ,  ニューラルネットワーク ,  *多重化
準シソーラス用語： 若年 ,  アップロード ,  周辺視野 ,  オーバヘッド ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  眼 ,  物体 ,  実時間 ,  追跡 ,  分類