文献

J-GLOBAL ID：202002223125871239   整理番号：20A2278053

航空交通ビデオにおける車両検出アルゴリズムの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance Analysis of Vehicle Detection Algorithm in Aerial Traffic Videos

著者 (7件)： Liu Shaohua (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Electronic Engineering) ,  Liu Haibo (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Electronic Engineering) ,  Shi Wenhao (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences,Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device) ,  Wang Suqin (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences,Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device) ,  Shi Min (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences,Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device) ,  Wang Lina (University Of Science & Technology Beijing) ,  Mao Tianlu (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences,Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICVRV  ページ： 59-64  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： 本論文は,UAV空中ビデオにおける車両検出の問題を目的とし,そのような条件下で異なる種類の物体検出アルゴリズムの性能を調査することを試みた。典型的な検出アルゴリズムとしてViBe,HOG+SVM,Faster R-CNNおよびYOLOv3を選択した。異なる高さと交通シーンを有するUAV空中ビデオにそれらを適用後,それらの精度と再現をテストするため,それらの性能の理論的解析を行った。著者らの実験は,Faster R-CNNが最良の方法であることを示した。一方,より少ない計算と比較的低いハードウェア要求の利点を有するViBeは,車両がすべての時間を移動させる単純な場面のための良い選択である。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： *航空輸送 ,  *録画装置 ,  ハードウェア ,  性能分析
準シソーラス用語： *車両検出 ,  *検出アルゴリズム , 【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 (4件)： ビデオ ,  車両検出 ,  アルゴリズム ,  性能解析