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J-GLOBAL ID：201802246089443877   整理番号：18A1831024

Sobel演算子とCNNに基づく車両軌跡認識システム【JST・京大機械翻訳】

Vehicle Trajectory Recognition System Based on Sobel Operator and CNN

著者 (5件)： Zhao Sheng (南京郵電大学 物聯网学院,江蘇 南京,210003) ,  Zhao Xuejian (南京郵電大学 寛帯无線通信与伝感网技術教育部重点実験室,江蘇 南京,210003) ,  Zhang Xinhui (南京郵電大学 物聯网学院,江蘇 南京,210003) ,  Sun Zhixin (南京郵電大学 寛帯无線通信与伝感网技術教育部重点実験室,江蘇 南京,210003) ,  Chen Yong (南京竜渊微電子科技有限公司,江蘇 南京,210000)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 28  号： 7  ページ： 169-172  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 自動車の保有量の急速な増加に伴い、交通安全問題および交通輸送車両の有効な監視と車両の軌道行為の分析が、現在社会の注目の焦点の一つとなっている。現在の車両軌道認識技術を改良した。車両の軌道認識は,主に車両目標認識と連続ビデオフレームにおける車両位置の2つの部分を含んでいる。HSV色モデルとSobel演算子の組合せ技術を用いて,車両ターゲットの候補領域情報を高速に抽出し,この情報を訓練したCNNモデルに入力し,車両目標情報の抽出を完成させた。次に,フレームの関連性に従って,各フレームのビデオ中の車両の位置を抽出し,そして,車両の一連の連続軌道点を,上記の手順によって得て,そして,走行中の車両の状態を,解析した。実験結果は,このシステムがビデオ中の車両の目標を正確に認識できるだけでなく,連続ビデオフレームにおける車両軌道の追跡と同定を効果的に行うことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  交通安全 ,  自動車 ,  *軌跡 ,  物体認識 ,  走行 ,  録画装置 ,  高速度
準シソーラス用語： Sobel演算子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  物的流通  (KA08000O) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： Sobel演算子 ,  CNN ,  軌跡