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J-GLOBAL ID：201902237527203107   整理番号：19A2424592

畳み込みニューラルネットワークによる霧の日における視覚ベースの車両検出【JST・京大機械翻訳】

Vision-Based Vehicle Detection in Foggy Days by Convolutional Neural Network

著者 (5件)： Yu Guizhen (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Sifen (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Mingxing (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Guo Yaxin (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Zhangyu (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 594  ページ： 334-343  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両検出は,高度運転支援システムと自律運転システムにおいて重要な役割を果たす。しかしながら,既存の車両検出法は,特に霧環境において,厳しい環境においてロバストではない。この問題を解決するために,畳込みニューラルネットワークを用いた視覚ベースの車両検出構造を,霧のある日の車両を検出するために提示した。著者らの車両検出構造において,一対の符号器と復号器を用いて,大気照明と透過率を推定し,最初に,欠陥画像を確立した。次に,車両検出を提案した車両検出方法によって実行して,それは車両の右底キーポイントと同様に左トップキーポイントを予測して,このように,車両の境界ボックスを得た。新しい方法の有効性を検証するために,プレスシミュレーションプラットフォームから生成したビデオに基づくデータセットを設定した。そして,新しい車両検出法を,左ターン,右ターン,uphill,ダウンヒルのような複数のシナリオでテストした。実験結果は,著者らの車両検出構造が霧の日において車両を効果的に検出することができることを示した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  復号器 ,  録画装置 ,  照明 ,  透過率 ,  シミュレーション ,  有効性 ,  *視覚 ,  プレス ,  運転支援システム ,  符号器 ,  画像
準シソーラス用語： 自律性 ,  *車両検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 車両検出 ,  防御 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  PRESCAN

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 (4件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  霧 ,  視覚 ,  車両検出