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J-GLOBAL ID：202002234988893241   整理番号：20A2037837

オブジェクト検出に基づく魚軌跡抽出【JST・京大機械翻訳】

Fish Trajectory Extraction Based on Object Detection

著者 (4件)： Li Xinghui (Zhejiang University,State Key Laboratory of Industrial Control Technology,Hangzhou,China,310027) ,  Liu Meiqin (Zhejiang University,State Key Laboratory of Industrial Control Technology,Hangzhou,China,310027) ,  Zhang Senlin (Zhejiang University,College of Electrical Engineering,Hangzhou,China,310027) ,  Zheng Ronghao (Zhejiang University,College of Electrical Engineering,Hangzhou,China,310027)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 6584-6588  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： 水中ビデオからの魚軌跡の抽出は,魚類行動を分析する重要な方法であり,水産養殖のための指針を提供できる。既存の研究の大部分は,従来の画像処理アルゴリズムとCamShift追跡アルゴリズムに基づいている。近年,畳み込みニューラルネットワークは多くのコンピュータビジョンタスクにおいて従来の画像処理アルゴリズムよりも良好に機能している。本論文では,物体検出に基づく魚軌跡抽出法を提案した。最初に,深層学習物体検出モデルFaster RCNNを用いて,すべてのビデオフレームの魚を予測した。次に,IoU,中心距離,および確率類似性の基準に基づいて, greedy欲アルゴリズムまたはハンガリーアルゴリズムを使用して,予測結果を相関させた。最後に,リンクと削除の2つの側面から改良を行った。実験は,この方式が魚軌道抽出のタスクを十分に完了することができ,AP性能が74.75%から80.94%に増加することを示した。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： *アルゴリズム ,  ハンガリー ,  養殖 ,  録画装置 ,  コンピュータビジョン ,  類似性
準シソーラス用語： *物体検出 ,  魚類行動 ,  画像処理アルゴリズム ,  深層学習 ,  追跡アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ビデオフレーム ,  中心間距離 , 【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 (3件)： オブジェクト検出 ,  魚 ,  軌跡