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J-GLOBAL ID：201802280575326796   整理番号：18A0860897

畳込みニューラルネットワークによる道路標識認識【JST・京大機械翻訳】

Road sign recognition with Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Bouti Amal (LIIAN Laboratory, Department of Informatic FSDM, USMBA, FEZ, Morocco) ,  Mahraz Mohamed Adnane (LIIAN Laboratory, Department of Informatics FSDM, USMBA, FEZ, Morocco) ,  Riffi Jamal (LIIAN Laboratory, Department of Informatics FSDM, USMBA, FEZ, Morocco) ,  Tairi Hamid (LIIAN Laboratory, Department of Informatics FSDM, USMBA, FEZ, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISCV  ページ： 1-7  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： ディジタル画像のコンテンツを抽出することは,コンピュータにとって困難な問題であることが証明されている。それらのために,画像は,人間がこの画像で認識することを知っている値の行列だけであるので,非自明な問題である。本論文では,道路標識の検出システムを実装し試験した。本研究で取られたアプローチは,このネットワークが異なるクラスのサイン(停止,注意など)を区別すると想定される畳込みニューラルネットワークを使用することからなり,最終モデルは自律車に統合される。データセットGTSRB(ドイツ交通機関認識ベンチマーク)で実施した試験は,現在開発されているシステムの性能を示している。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： コンテンツ ,  *ネットワーク ,  ベンチマーク ,  *道路標識 ,  ドイツ連邦共和国 ,  交通機関 ,  ディジタル画像 ,  画像 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  道路標識