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J-GLOBAL ID：202002223184102833   整理番号：20A2076058

IOT支援によるスマート冷蔵庫システムへの深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Approach to Smart Refrigerator System with the assistance of IOT

著者 (5件)： Mohammad Iftekhar (Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh) ,  Mazumder Md. Shah Imran (Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh) ,  Saha Eman Kumar (Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh) ,  Razzaque Syeda Tasnuva (Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh) ,  Chowdhury Shahrin (Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCA 2020  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： スマート冷蔵庫は,人間相互作用なしで決定を行うことができる冷蔵庫に言及する。それは,論理的意思決定者として,知覚媒体とソフトウェアとして,センサの助けで決定を行う。本研究の主な課題セットは,誰もこのスマート冷凍機を所有できるようにコスト効率が良いことである。結果として,本研究は,センサと知的意思決定の欠如のために,ソフトウェアからその周囲と最大効率を認識するために,最小量のセンサを使用するスマート冷凍機の開発に焦点を当てた。また,本研究では,畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャと転送学習技術,開始V3事前訓練モデルを用い,冷蔵庫に存在するアイテムを検出し,決定を行った。それは他の資源のより少ない消費でより速い精度性能を示した。本研究は,食品を検出できるCNNモデルの開発により,提案モデルの小さい実証で,日常の冷蔵庫活動を自動化する,提案した冷蔵庫の理論モデルの開発に主に焦点を当てた。本論文では,研究プロセスを詳細に記述し,次に,発見結果および今後の改善について述べた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  畳込み ,  意思決定 ,  自動化 ,  *学習 ,  食品 ,  *冷蔵庫 ,  冷凍機 ,  媒質 ,  ソフトウェア ,  意思決定者
準シソーラス用語： 理論モデル ,  コスト効率 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 自動化 ,  CNN ,  深層学習 ,  食品分類 ,  受容 ,  IoT ,  スマートデバイス ,  スマート冷凍機

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  支援 ,  冷蔵庫 ,  深層学習