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J-GLOBAL ID：201902289524501851   整理番号：19A0488582

フレーム差分と結合した高速R-CNNに基づく空中目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Aerial Target Tracking Algorithm Based on Faster R-CNN Combined with Frame Differencing

著者 (4件)： Yang Yurong (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 29 Jiangjun Road, Nanjing 210016, China) ,  Gong Huajun (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 29 Jiangjun Road, Nanjing 210016, China) ,  Wang Xinhua (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 29 Jiangjun Road, Nanjing 210016, China) ,  Sun Peng (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 29 Jiangjun Road, Nanjing 210016, China)
資料名： Aerospace (Web)  (Aerospace (Web))
巻： 4  号： 2  ページ： 32  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7127A  ISSN： 2226-4310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空機キャリア上の海軍無人航空機システム(UAS)着陸のための移動物体の検出と追跡のためのロバストな手法を提案した。フレーム差分アルゴリズムは,実時間追跡を達成するための単純な原理に従うが,一方,Faste-Convolutional Neural Network(R-CNN)は,高精度検出と追跡特性を実行する。従って,FastR-CNNをフレーム差分法と結合し,ロバストでリアルタイムの検出と追跡性能を示すことを実証した。著者らのUAS着陸実験において,滑走路の両側に置かれた2台のカメラを用いて,移動するUASを捕捉した。UASが捕捉されるとき,結合アルゴリズムは移動目標(UAS)を検出するためにフレーム差を使用する。FastR-CNNアルゴリズムがUASを正確に検出するので,検出優先度をFastR-CNNに与えた。この方法では,照明変動や「歩行者」のような環境変化の存在下で運動セグメンテーションや物体検出も行う。2つのアルゴリズムを結合することによって,著者らは正確に検出して,追跡精度比率が99%まで,そして,フレームが40Hzまでの2つのフレームによって,正確に検出して,追跡することができた。したがって,その後の着陸誘導のために固体基礎を置いた。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  航空機 ,  *高速度 ,  *アルゴリズム ,  着陸 ,  カメラ ,  ロバスト性 ,  歩行者 ,  差分法 ,  無人機 ,  移動体 ,  滑走路
準シソーラス用語： 物体検出 ,  実時間 ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  より速いR-CNN ,  UAS着陸 ,  オブジェクト検出

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (23件)：

• Kumar, V.; Michael, N. Opportunities and challenges with autonomous micro aerial vehicle. Int. J. Robot. Res. 2012, 31, 1279-1291.
• Shang, J.J.; Shi, Z.K. Vision-based runway recognition for UAV autonomous landing. Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. 2007, 7, 112-117.
• Lange, S.; Sunderhauf, N.; Protzel, P. A vision based onboard approach for landing and position control of an autonomous multirotor UAV in GPS-denid Environment. In Proceedings of the ICAR 2009 International Conference on Advanced Robotics, Munich, Germany, 22-26 June 2009.
• Li, H.; Zhao, H.; Peng, J. Application of cubic spline in navigation for aircraft landing. J. Huazhong Univ. Sci. Technol. Nat. Sci. Ed. 2006, 34, 22-24.
• Saripalli, S.; Montgomery, J.F.; Sukhatme, G. Vision-based autonomous landing of an unmanned aerial vehicle. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Washington, DC, USA, 11-15 May 2002; pp. 2799-2804.

タイトルに関連する用語 (4件)： 差分 ,  CNN ,  目標追跡 ,  アルゴリズム