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J-GLOBAL ID：202002238171444796   整理番号：20A0199735

無人製品キャビネットのための深層学習ベース物体検出と追跡に基づくリアルタイム購入行動認識システム【JST・京大機械翻訳】

Real-time purchase behavior recognition system based on deep learning-based object detection and tracking for an unmanned product cabinet

著者 (4件)： Kim Dae Ha (Department of Electronic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Republic of Korea) ,  Lee Seunghyun (Department of Electronic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Republic of Korea) ,  Jeon Jungho (Department of Electronic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Republic of Korea) ,  Song Byung Cheol (Department of Electronic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Republic of Korea)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 143  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 著者らは,無人製品キャビネットにおけるカメラセンサのみを用いて,実時間で製品を検出し,追跡することにより購買行動を認識するシステムを提案した。実時間で製品を検出し,追跡するために,ロバストな製品検出のための複数カメラからのビデオの同時前処理に焦点を合わせた。複数のビデオを同期させた後に,相対的に少ない情報を有する不要なフレームを,変化検出に基づいて取り除いた。最も重要なフレームを選択するために,フレーム毎のベースでオブジェクトスコアを測定した。次に,目標生成物を検出し,選択したフレームで追跡した。最終的に,検出された製品の購買行動は追跡情報に基づいて認識される。これらのプロセスを用いて,エンドツーエンド認識フレームワークを設計した。本論文の貢献は,既存の深いニューラルネットワークを再設計することによって重要であり,実用化のためのリアルタイム統合システムを,マルチカメラ入力から最終物体認識プロセスへのボトルネックなしで実現することに成功した。さらに,提案したオブジェクト検出ネットワークは最先端の方法と同等の性能を示した。著者らは,純粋なオブジェクト検出性能を評価し,様々な購入/リターンシナリオを評価するために徹底的な実験を行った。例えば,基本的な購入/リターンシナリオに対して,提案したシステムは約92%以上の精度を達成し,それは商業化の実際のレベルになり得る。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： 録画装置 ,  物体認識 ,  ロバスト性 ,  ニューラルネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  キャビネット ,  集中方式 ,  商業化 ,  ネットワーク ,  再設計 ,  購買行動 ,  前処理 ,  *購買 ,  カメラ
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  オブジェクト検出 ,  購買行動認識 ,  無人製品キャビネット

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： キャビネット ,  深層学習 ,  物体検出 ,  追跡 ,  リアルタイム ,  購入 ,  行動認識