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J-GLOBAL ID：202002222955987581   整理番号：20A0277439

リモートセンシング画像からの地理空間物体検出のための方位誘導アンカリング【JST・京大機械翻訳】

Orientation guided anchoring for geospatial object detection from remote sensing imagery

著者 (6件)： Yu Yongtao (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, JS 223003, China) ,  Guan Haiyan (School of Remote Sensing and Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, JS 210044, China) ,  Li Dilong (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, HB 430072, China) ,  Gu Tiannan (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, JS 223003, China) ,  Tang E. (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, JS 223003, China) ,  Li Aixia (College of Surveying & Municipal Engineering, Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou, ZJ 310018, China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 160  ページ： 67-82  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像からのオブジェクト検出は,都市計画,知的輸送システム,生態学および環境解析などの広範囲の応用において重要な役割を果たすが,スケール変動,方位変化,照明変化,および部分閉塞,ならびに画像品質は,正確な地球空間的オブジェクト検出のための大きな課題をもたらす。本論文では,畳込みニューラルネットワークに基づく,効率的な方向案内固定ベースの地球空間オブジェクト検出ネットワークを提案した。様々なサイズのオブジェクトを扱うために,特徴抽出サブネットワークは異なるスケールで意味的に強い特徴のピラミッドを抽出する。方向案内固定に基づいて,アンカー生成サブネットワークは,オブジェクト提案として,高品質,指向アンカーの小さな集合を生成する。興味のあるプールの配向領域の後,オブジェクト検出サブネットワークを通してオブジェクト提案から関心の対象を検出する。提案した方法を大規模な地球空間オブジェクト検出データセットでテストした。定量的評価は,それぞれ0.9232,0.9648,0.8931,および0.9435の全体的完全性,正確さ,品質,およびF_1測度が得られることを示している。さらに,提案した方法は,クラウドコンピューティングプラットフォーム上のGPU上で8画像の処理速度を達成した。既存の物体検出法との比較研究も,提案した方法の有利な検出精度と計算効率を実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  生態学 ,  完全性 ,  地球 ,  特徴抽出 ,  交通システム ,  品質 ,  地理学 ,  都市計画 ,  測度 ,  指向性 ,  角錐 ,  画質
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： オブジェクト検出 ,  配向誘導アンカリング ,  指向性アンカー ,  地域提案ネットワーク ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  リモートセンシング画像

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： リモートセンシング画像 ,  地理 ,  物体検出 ,  方位 ,  誘導 ,  アンカリング