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J-GLOBAL ID：201902266999253523   整理番号：19A1665142

画像処理と畳込みニューラルネットワークを用いた廃棄物分類システム【JST・京大機械翻訳】

Waste Classification System Using Image Processing and Convolutional Neural Networks

著者 (2件)： Bobulski Janusz (Institute of Computer and Information Sciences, Czestochowa University of Technology, Czestochowa, Poland) ,  Kubanek Mariusz (Institute of Computer and Information Sciences, Czestochowa University of Technology, Czestochowa, Poland)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11507  ページ： 350-361  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 画像セグメンテーションと分類は,コンピュータビジョンと機械学習研究者にとってますます興味がある。上昇に関する多くのシステムは,正確で効率的なセグメンテーションと認識機構を必要とする。この要求は,現代のコンピュータアーキテクチャの計算能力の増加と画像認識のためのより効果的なアルゴリズムと一致する。画像分類と認識のための畳込みニューラルネットワークの利用は,多くの産業における自動化を可能にする構築システムを可能にする。本論文は,畳込みニューラルネットワークを用いてプラスチック廃棄物を分類するためのシステムを提示した。再生可能廃棄物の分離の問題は世界中の多くの国にとって大きな課題である。人間の手を用いた分離廃棄物とは別に,自動分離のためのいくつかの方法がある。本論文では,ポリエチレンテレフタレート,高密度ポリエチレン,ポリプロピレン,ポリスチレンの各クラスの廃棄物を分類するシステムを提案した。得られた結果は,画像処理と人工知能法を用いた自動廃棄物分類が,実世界で動作する有効なシステムの構築を可能にすることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  アルゴリズム ,  ポリスチレン ,  機械学習 ,  人工知能 ,  ポリエチレンテレフタレート ,  *廃棄物 ,  *画像処理 ,  自動化 ,  画像認識 ,  セグメンテーション ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 画像分類 ,  画像セグメンテーション ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  廃棄物管理 ,  画像処理

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  廃棄物 ,  分類