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J-GLOBAL ID：201902257634812252   整理番号：19A2177306

改良SSDに基づく無人ボートターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Unmanned Boat Target Detection Based on Improved SSD

著者 (3件)： Yin Yang (College of Electrical Engineering, Naval Engineering University, Wuhan, China) ,  Gui Fan (College of Electrical Engineering, Naval Engineering University, Wuhan, China) ,  Chen Shuai (College of Electrical Engineering, Naval Engineering University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 2716-2721  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： 現在,視覚センサは無人ボートにおける最も装備されたセンサの一つであり,それらは環境の直感的な記述を提供する。深い学習に基づく畳込みネットワークは,ターゲットをよく同定し分類することができる。無人ボートによるリアルタイム障害物回避の必要性を考慮して,このセクションは,認識フレームワークとして軽量モデル単一ホット検出器(SSD)を選択するが,SSDはターゲット追跡において不連続に見える。この目的のために,SSDとCAMShifftの認識フレームワークを提案し,CAMShifftを用いて補助追跡を達成するためにターゲットの画素統計確率を得た。シミュレーション結果は,設計された追跡装置が自動的に検出して,追跡することができて,上下のフレームの間のデータ相関が大いに改良されることを示した。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： センサ ,  モデル ,  シミュレーション ,  トラッキング装置 ,  *ボート ,  ネットワーク ,  視覚センサ ,  不連続性 ,  検出器 ,  畳込み ,  画素
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  軽量 ,  実時間 ,  *ターゲット検出 , 【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)： SSD ,  ボート ,  ターゲット検出