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J-GLOBAL ID：202002217907483882   整理番号：20A0905953

単純化モデルに基づく霧識別におけるUAV【JST・京大機械翻訳】

Uav in fog identification based on simplified model

著者 (5件)： Luo Kai (Army Engineering University of PLA,Communication NCO school,China) ,  Zhu Guibin (Army Engineering University of PLA,Communication NCO school,China) ,  Liu Xuanni (Army Engineering University of PLA,Communication NCO school,China) ,  Liu Hao (Army Engineering University of PLA,Communication NCO school,China) ,  Zhang He (Army Engineering University of PLA,Communication NCO school,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IAEAC  ページ： 444-450  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： 無人航空機(Uav)の低高度と低速の同定は,コンピュータビジョンの分野におけるポピュラーな問題である。従来の同定法はほとんどの問題を解決することができるが,低高度Uavにはブラインドスポットがある。対照的に,深い学習はこの問題をより良く解決することができるが,CNNと他の方法の効果は霧の場合には貧弱である。この問題を解決するために,CNNを適用して画像を除去する。同時に,著者らの次の認識モデルのために,より正確で,よりリアルタイムであり,著者らは,インceptionブロックとMobilenet[1]ネットワークを結合して,コンボリューションカーネルの異なるサイズを用いて,残差モデルに基づいて提唱した。提案したモデルは,より良い同定精度を維持し,認識速度を増加させる。そこで本論文では,霧における低高度および低速Uavを効果的に同定できる多重スケール畳込みモデルを訓練することを目的とした。実験結果は,本方法が実行可能であることを示した。Copyright 2020 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： 畳込み ,  *簡素化 ,  ネットワーク ,  残差 ,  無人機 ,  低速度 ,  コンピュータビジョン ,  認知モデル
準シソーラス用語： マルチスケール ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 単純化 ,  モデル ,  霧 ,  識別 ,  UAV