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J-GLOBAL ID：201802287635131045   整理番号：18A2233106

畳み込みニューラルネットワークと改良A*経路計画に基づく火災面積検出【JST・京大機械翻訳】

Fire Area Detection based on Convolutional Neural Network and Improved A* Path Planning

著者 (4件)： Yu Jia hua (Graduate school of Information, Production and Systems, Waseda University, Japan) ,  nyeong Heo Shin (Graduate school of Information, Production and Systems, Waseda University, Japan) ,  Shin Ji-sun (Graduate school of Information, Production and Systems, IPSRC, Waseda University, Japan) ,  Lee Hee-hyol (Graduate school of Information, Production and Systems, Waseda University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICT-ROBOT  ページ： 1-4  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： 本研究では,新しい火災検出法と新しい経路計画アルゴリズムを提案した。従来の火災検出法は固定RGBモデルに基づいており,それらは異なる環境下で十分正確ではない。従来のA*経路計画アルゴリズムは,常に出発点から終点までの最小コストに焦点を合わせているので,複雑な環境に適していない。火災検出問題を解決するために,畳込みニューラルネットワークに基づく物体検出アルゴリズムを使用し,画像中の火災領域を検出するために,実際の火災画像で訓練した。経路計画問題に対して,異なる面積と箱ぼけ法に対する新しい重みをもつ改良A*アルゴリズムを用いて,出力経路を障害物から離れていることを保証した。本論文の最後に,著者らはUnity3Dにおける災害環境をシミュレーションして,それらの性能を測定するために2つのアルゴリズムを実行した。Copyright 2019 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： *経路探索 ,  アルゴリズム ,  画像 ,  *火災
準シソーラス用語： A*アルゴリズム ,  検出アルゴリズム ,  エンドポイント ,  火災検出 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (5件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  A* ,  経路計画 ,  火災 ,  面積