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J-GLOBAL ID：201802276526742924   整理番号：18A1894923

自動車共有サービスのための一般化Haarフィルタベース物体検出【JST・京大機械翻訳】

Generalized Haar Filter-Based Object Detection for Car Sharing Services

著者 (6件)： Lu Keyu (College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Li Jian (College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhou Li (College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Hu Xiping (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  An Xiangjing (College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  He Hangen (College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 15  号： 4  ページ： 1448-1458  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オブジェクト検出は,自動車共有サービスにおいて重要である。車両共有サービスにおけるオブジェクト検出には,精度,効率,低メモリ消費が望ましい。本論文では,これらすべての要件を満たすネットワークシステムを提案した。本手法は,まず,オブジェクト検出タスクを複数の簡単な局所回帰タスクに分割する。次に,メモリと計算資源の消費を低減するために,一般化Haarフィルタに基づく畳込みニューラルネットワークを提案した。リアルタイム性能を達成するために,著者らは,精度を犠牲にすることなく入力画像パッチの数を減らすために,まばらなウィンドウ生成戦略を導入した。車両と歩行者の両方のデータセットについて実験を行った。実験結果は,著者らの手法が挑戦的条件下で正確に物体を検出できることを実証した。Practioners-Object検出は,自動車共有サービスにおいて重要な役割を果たす知的車両技術の重要な部分である。オブジェクト検出は,衝突回避,自己駆動システム,および運転支援システムのためのメタデータを提供する。それは,自動車共有サービスにおけるより良い安全性と消費者の経験をもたらすことができる。深い学習はオブジェクト検出において優れた性能を達成したが,それらは大量の記憶と計算資源を消費し,それらを自動車共有サービスのために展開することを困難にした。本論文では,一般化Haarフィルタと局所回帰戦略に基づく新しいアプローチを提案した。著者らのアプローチは正確で,効率的で,光である。実験結果は,自動車共有サービスにおける提案手法の有効性を検証した。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： *フィルタ ,  消費者 ,  メタデータ ,  *自動車 ,  運転支援システム ,  駆動方式 ,  衝突回避 ,  記憶装置 ,  安全性 ,  歩行者
準シソーラス用語： インテリジェント・ビークル ,  実時間 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  計算資源 ,  物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  共有 ,  サービス ,  一般化 ,  物体検出