文献

J-GLOBAL ID：201802278560610901   整理番号：18A1955170

適応重ね合わせ分割と深さニューラルネットワークに基づく人数統計手法【JST・京大機械翻訳】

People Counting Method Based on Adaptive Overlapping Segmentation and Deep Neural Network

著者 (4件)： Guo Wensheng (電子科技大学信息与軟件工程学院 成都610054) ,  Bao Ling (電子科技大学信息与軟件工程学院 成都610054) ,  Qian Zhicheng (電子科技大学信息与軟件工程学院 成都610054) ,  Cao Wanli (電子科技大学信息与軟件工程学院 成都610054)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： 8  ページ： 229-235  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 監視ビデオに基づく人数(集団)の統計は集団行為の分析、資源の最適化配置、現代の安防、商業情報の収集及び知能管理などの重要な任務の基礎であり、高い研究意義と応用価値を持つ。近年、デジタル画像処理技術及び深度学習理論の絶え間ない改善と発展は、監視ビデオに基づく人数統計の研究を大いに促進したが、監視シーン中の人数統計の精度が低く、高解像度画像の時間の問題をうまく解決できない。検査対象のスケール変化が大きい場合、対象検出に基づく人数統計方法の精度が大幅に低下する問題に対して、適応重合分割と深度ニューラルネットワークに基づく人数統計方法を提案した。この方法のアイデアは注意力のメカニズムから由来し、同時に重複分割ブロック内の人頭の対象のスケール情報と人数情報を十分に利用した。実験結果は,適応重合分割アルゴリズムが,既存の深さニューラルネットワークのオブジェクト検出モデルと結合することができ,そして,直接の深さニューラルネットワークのオブジェクト検出モデルと比較して,人数統計の精度を大幅に改善できることを示している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  モデル ,  録画装置 ,  最適化 ,  *重合せ ,  重合 ,  アルゴリズム ,  *統計的方法
準シソーラス用語： 物体検出 ,  高精細画像 ,  学習理論 ,  デジタル画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  重ね合わせ ,  ニューラルネットワーク ,  統計手法