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J-GLOBAL ID：201902227994171323   整理番号：19A2010904

BISE-RESNet:無人航空機における道路追従のための結合セグメンテーションと分類ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Bise-ResNet: Combine Segmentation and Classification Networks for Road Following on Unmanned Aerial Vehicle

著者 (4件)： Lyu Dian (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Cheng Peng (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Liu Ruizhou (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Liu Liang (Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICMEW  ページ： 204-209  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： 無人航空機(UAV)は広い範囲の応用と長期開発の見通しを持っている。航空画像における道路領域の自動的追跡は,災害監視,交通監視および建物パノラマ地図のような多くの応用において重要な役割を果たしている。本論文では,分類問題としてUAVに続く道路を定式化した。分割ネットワークを結合することにより分類ネットワークに画素レベルの特徴を導入するための新しい深いニューラルネットワーク,BiSe-ResNetを提案し,次に画像上で直接操作することによりUAVの移動方向を決定できる。UAVの視点からキャンパス道路の新しいデータセットを収集し,この新しいデータセットと公共データセットの両方について実験を行った。これらの2つの異なるデータセットに関する既存の技術との比較は,著者らの方法の一般化能力と有効性を示した。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： キャンパス ,  ニューラルネットワーク ,  *無人機 ,  有効性 ,  定式化 ,  *道路 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  画像 ,  画素
準シソーラス用語： 移動方向 ,  直接操作 ,  災害監視 ,  空中画像 , 【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 (4件)： 無人航空機 ,  道路 ,  セグメンテーション ,  分類