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J-GLOBAL ID：201902284249638105   整理番号：19A1141701

都市環境におけるオートバイ検出【JST・京大機械翻訳】

Motorbike Detection in Urban Environment

著者 (3件)： Huynh Chi Kien (Ho Chi Minh City University of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Dang Tran Khanh (Ho Chi Minh City University of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Le Thanh Sach (Ho Chi Minh City University of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11251  ページ： 286-295  発行年： 2018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： 車両検出は,視覚ベースの知的輸送システム(ITS)における重要な要素の1つである。困難で変化する環境において正確な検出器を持つことは,使用可能なITSのための必要条件である。多くの既存の方法は,多くの4輪車がある環境で試験され,一般的な運転は順番にある。しかし,ベトナムとオートバイが主要な車両選択である類似の国では状況は異なっている。これにより,交通は,視覚検出器にとってより予測不可能で困難になる。本研究では,異なる検出方法を適用して,著者らのトラフィックデータセットにおける性能を分析した。結果は,深いニューラルネットワークアプローチが他のものより良い精度を提供することを示した。また,制御下にある環境において,これらの方法は,実際の交通システムにおいて容易に統合できることを証明した。Copyright 2018 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： 検出法 ,  検出器 ,  *オートバイ ,  視覚 ,  交通システム ,  *都市環境 ,  必要条件 ,  ニューラルネットワーク ,  ベトナム社会主義共和国 ,  予測
準シソーラス用語： 車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  モータバイク検出 ,  視覚ベース交通システム

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  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 (2件)： 都市環境 ,  オートバイ