文献

J-GLOBAL ID：202002240339472336   整理番号：20A1279588

深さ学習に基づく目標検出位置決めシステムの設計と実現【JST・京大機械翻訳】

Design and Implement of Object Detection and Location System Based on Deep Learning

著者 (4件)： Wang Junqiang (78123部隊,四川成都,610000) ,  Li Jiansheng (信息工程大学,河南鄭州,450000) ,  Cheng Xiangbo (信息工程大学,河南鄭州,450000) ,  Yang Jianfeng (信息工程大学,河南鄭州,450000)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 43  号： 1  ページ： 133-136,144  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のリモートセンシング画像目標検出方法の効率が高くなく、かつ有効な手段が検出情報の管理に利用できないという問題に対して、B/S枠組みにおける深さ学習に基づく目標検出と定位方法を提案した。統合した深さ学習フレームワーク,WebGIS,およびデータベースを通して,目標検出,表示,および管理を統合した目標検出と位置決めシステムを実現し,マルチユーザーがフロントエンドブラウザに基づく同時目標検出のニーズを満たすようにした。メッシュ分割戦略を用いて,先端領域に基づくターゲットの高速検出を実現した。ある空港飛行機目標とある都市区域運動場目標検出結果により、本文で設計した目標検出位置測定システムは、先端で目標の高速検出定位を実現でき、高い検出精度を持ち、検出情報を有効的に管理でき、深さ学習の循環再利用にデータサポートを提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  データベース ,  空港 ,  飛行機 ,  放送衛星 ,  都市 ,  検出法 ,  定位 ,  要素分割 ,  リサイクル ,  ブラウザ
準シソーラス用語： マルチユーザ ,  WebGIS ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  目標 ,  位置決めシステム ,  設計