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J-GLOBAL ID：201902287995927987   整理番号：19A2877885

多目標,多数センサの船舶追跡と分類【JST・京大機械翻訳】

Many-target, Many-sensor Ship Tracking and Classification

著者 (4件)： Kosta Leonard (Boston University,Department of Computer Science Draper,Boston,USA) ,  Irvine John (Draper,Cambridge,USA) ,  Seaman Laura (Draper,Cambridge,USA) ,  Xi Hongwei (Boston University,Department of Computer Science Draper,Boston,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HPEC  ページ： 1-7  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： DARPAのような政府機関は,海洋の戦略的に重要な領域を通して移動する船舶の数,位置,軌道,およびタイプを知ることを望んでいる。著者らは,多くのセンサから経度と緯度データを有する船舶の数十を同時に追跡するために,複数の仮説試験アルゴリズムを実行して,次に,タイプによって各々の船舶を分類するために,行動フィンガープリント法と深い学習技術の組合せを使用した。ターゲットの数は事前に未知である。いくつかのデータセット上で高いトラック純度と高い分類精度の両方を達成した。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： 経度 ,  海洋 ,  アルゴリズム ,  緯度 ,  学習 ,  フィンガープリント法 ,  センサ ,  純度 ,  仮説検定 ,  *船舶
準シソーラス用語： 分類精度 ,  政府機関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  航海計器,航法装置,電気設備  (QJ04020P) ,  航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 目標 ,  船舶 ,  追跡 ,  分類