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J-GLOBAL ID：202002228638044818   整理番号：20A2322773

自律車両をサポートするための意味的融合ベース歩行者検出【JST・京大機械翻訳】

Semantic Fusion-based Pedestrian Detection for Supporting Autonomous Vehicles

著者 (2件)： Sha Mingzhi (EECS, University of Ottawa,PARADISE Research Laboratory, EECS, PARADISE Research Laboratory,Canada) ,  Boukerche Azzedine (EECS, University of Ottawa,PARADISE Research Laboratory, EECS, PARADISE Research Laboratory,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCC  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 交通安全と輸送効率を増加するために,インテリジェント輸送システム(ITS)の採用は,傾向になった。ITSの重要な構成要素として,自律車の1つの必須課題は,歩行者を正確に検出することであり,それは,交通安全を改善し,スマートな都市を造るために非常に重要である。本論文では,各歩行者に対して全体中心と可視部中心を融合することにより,Bi-Centerネットワーク(BCNet)と名付けたアンカーフリー歩行者検出モデルを提案した。実験結果は,歩行者検出の性能が,強化熱マップによって改良することができ,それは,全体を可視部分意味と結びつけることを示した。著者らは,著者らのBCNetを,都市PersonsデータセットとETHデータセットに関して最先端のモデルと比較し,著者らのアプローチが有効であることを示した。バックボーンモデルと比較して,著者らのBCNetは,都市Personsデータセットの合理的セットアップと部分的セットアップに関して1.2%によって検出精度を改良した。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： 交通安全 ,  ネットワーク ,  輸送効率 ,  *歩行者 ,  都市
準シソーラス用語： 自律性 ,  可視領域 ,  歩行者検出 ,  検出精度 , 【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)： 自律 ,  意味 ,  融合 ,  歩行者検出