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J-GLOBAL ID：201802276335064546   整理番号：18A1811217

リモートセンシング画像における障害検出の研究と戦略【JST・京大機械翻訳】

A Research and Strategy of Objection Detection on Remote Sensing Image

著者 (3件)： Fu Yanmei (Chinese Academy of Sciences, Institute of Software, Beijing, China) ,  Wu Fengge (Institute of software, Chinese Academy of Sciences, Science and Technology on Integrated Information System Laboratory, Beijing, China) ,  Zhao Junsuo (Institute of software, Chinese Academy of Sciences, Science and Technology on Integrated Information System Laboratory, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SERA  ページ： 42-47  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： 衛星からのデータ収集は,地上局資源とデータ伝送容量の制限により挑戦的な課題である。地上にダウンロードされたほとんどの生データが役に立たないことを考慮すると,軌道上の自動検出によって結果を直接得ることができ,ターゲットオブジェクトを含む画像を移動させることができる。それは効率的に役に立たないデータをフィルターにかけることができる。軌道自動検出に関して,衛星コンピューティング資源を考慮する必要があり,したがって,より小さくてより速いモデルを構築する必要がある。膨大なオブジェクト検出法が提案されているが,いくつかの応用が出現しているが,検出精度と検出速度に関する異なるモデルに関する詳細な調査とメモリコストはまだ不足している。本論文は,最近のオブジェクト検出研究に関する調査を提供して,軌道上で検出するための戦略を作ることを目的とした。異なる方法の間の性能をさらに比較するために,著者らは同じ実際のデータセットにおいて実験を行い,それらを精度,速度およびメモリコストから比較した。実験結果に従って,低いメモリ依存性,高速,および同程度の精度を計算資源に適応させる,TZ-1衛星軌道のためのオブジェクト検出の実行可能な戦略を提案した。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： 高速度 ,  記憶装置 ,  *画像 ,  地球局 ,  *故障検出 ,  データ収集 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 衛星軌道 ,  計算資源 ,  検出精度 ,  物体検出 ,  自動検出 ,  生データ ,  伝送容量 ,  *リモートセンシング画像 , 【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 (4件)： リモートセンシング画像 ,  障害検出 ,  研究 ,  戦略