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J-GLOBAL ID：201802281705510141   整理番号：18A1811295

TIMOR LESTEにおける道路ポホール検出のための深層学習に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning-Based Approach for Road Pothole Detection in Timor Leste

著者 (4件)： Pereira Vosco (Department of Intelligence Science and Engineering, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Tamura Satoshi (Department of Intelligence Science and Engineering, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Hayamizu Satoru (Department of Intelligence Science and Engineering, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Fukai Hidekazu (Department of Intelligence Science and Engineering, Gifu University, Gifu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SOLI  ページ： 279-284  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： 本研究は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることにより,道路姿勢画像を検出するための低コスト解を提案した。著者らのモデルは,いくつかの異なる場所から収集された画像上で完全に訓練され,湿潤,乾燥,および日陰条件のような変化を持っている。500の試験画像を用いた実験は,著者らのモデルがAccuracyの(99.80%),精度(100%),Recall(99.60%),およびF-測定(99.60%)を同時に達成できることを示した。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： 湿潤 ,  画像 ,  *道路
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 道路 ,  ホール ,  深層学習