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J-GLOBAL ID：201902215609014902   整理番号：19A2115115

深層学習とランダムフィルタリングに基づく高速認識と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Rapid Recognition and Localization Based on Deep Learning and Random Filtering

著者 (4件)： Yang Yu (North Minzu University, Yinchuan, China) ,  Ma Xing (North Minzu University, Yinchuan, China) ,  Mu Chunyang (North Minzu University, Yinchuan, China) ,  Wang Zhengbo (North Minzu University, Yinchuan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCAR  ページ： 177-182  発行年： 2019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： オクルージョンは,収穫における収穫ロボットのための認識と位置確認の精度のための課題である。本論文で開発されたアルゴリズムは,深い学習とランダムなフィルタリングを結合して,それは障害物の妨害を効果的に取り除くことができた。最初に,閉塞下のリンゴ画像を,ニューラルネットワークYoloのための訓練入力とした。認識結果は,Yoloの後,長方形によって符号化した。第二に,ランダムサンプリングによるオクルージョンの干渉を除去するために,障害点の深さ値をフィルターにかけた。実験は,このアルゴリズムが採取のためのリアルタイムで正確な位置情報を提供できることを示した。実際と検出の間の差は,600mmから1500mmまでの範囲によって4mmで制限される。本論文において提案したアルゴリズムは,他の果実において柔軟に適用することができて,それは広い応用価値を持った。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： 無作為抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  *位置決め ,  *フィルタリング ,  画像 ,  *高速度 ,  *フィルタ ,  アルゴリズム ,  オクルージョン ,  位置情報
準シソーラス用語： 実時間 ,  収穫ロボット ,  *深層学習 , 【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 (2件)： 深層学習 ,  フィルタリング