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J-GLOBAL ID：201802256703079837   整理番号：18A1772153

Deep Learningを用いたQuadcopter Droneのための高速オブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Fast Object Detection for Quadcopter Drone Using Deep Learning

著者 (6件)： Budiharto Widodo (Computer Science Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia) ,  Gunawan Alexander A S (Mathematics Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia) ,  Suroso Jarot S. (Information Systems Management Department, Binus Graduate Program, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia) ,  Chowanda Andry (Computer Science Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia) ,  Patrik Aurello (Computer Science Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia) ,  Utama Gaudi (Computer Science Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, 11480, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCCS  ページ： 192-195  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： 本論文は,ドロンカメラに基づく深い学習を用いた物体検出の開発における著者らの研究進展を提示した。本研究の目的は,緊急事態における患者のための重要な医療支援を提供することである。事例は,開始から目標位置までのアイテムの配信に簡素化できる。著者らは,効率的にアイテムを輸送するためにドロロン技術を活用する。送信プロセスにおいて,著者らのドロロンはオブジェクトターゲットを検出しなければならず,そこではアイテムを配信する必要がある。このため,ビデオストリームにおいて,また,オブジェクトがGPSを用いることにより検出できるオブジェクト検出モジュールを必要とする。モジュールを実行するために,著者らは,高速で効率的な深い学習ベースの方法のために,Mobilenetと単一のホット検出器(SSD)フレームワークの組合せをオブジェクト検出に使用した。特定の物体を検出し,位置決めするための深い学習の能力を,ドロンカメラを用いて実験を行い,比較として,ステレオカメラMinoruを用いて研究した。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： カメラ ,  学習 ,  簡素化 ,  検出器 ,  患者 ,  *高速度 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  ステレオカメラ ,  ビデオストリーム ,  *物体検出 , 【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 (1件)： オブジェクト検出