文献

J-GLOBAL ID：202002255087398933   整理番号：20A2555100

E-PUCK2ロボット上の配向勾配の熱画像とヒストグラムを用いた地滑り犠牲検出システムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of Landslide Victim Detection System using Thermal Imaging and Histogram of Oriented Gradients on E-PUCK2 Robot

著者 (3件)： Wulandari (IPB University,Faculty of Mathematics and Natural Science,Computer Science Department,Bogor,Indonesia) ,  Arrazi Muhammad Harits (IPB University,Faculty of Mathematics and Natural Science,Computer Science Department,Bogor,Indonesia) ,  Priandana Karlisa (IPB University,Faculty of Mathematics and Natural Science,Computer Science Department,Bogor,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOSICA  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： 現在,熱イメージングは多くの面で広く使用されている。それらの1つは探索と救助アプリケーションである。このシステムは,生きているヒトとポストランドリド環境を区別するための検出システムとして熱画像を利用する。本論文では,その周辺環境から地滑り被害者(目標)を分類するために使われる熱画像カメラによって撮影された画像から,配向勾配(HOG)特徴のヒストグラムの使用を提案した。モデルは,3つの異なるアルゴリズム,すなわち,サポートベクトルマシン(SVM),K最近傍,およびランダムフォレストによって構築される。それらのアルゴリズムを用いて,FLIRCameraによって撮影された画像に基づいて,その周辺からターゲットを分類した。シミュレーション結果に基づいて,HOG特徴の5x5画素と線形カーネルを有するSVMによって構築したモデルは,81.82%の精度を達成して,他のアルゴリズム,すなわち,同定された画像あたり0.526秒の間の最も低い計算時間を有した。次に,この最良モデルを,設計地滑り探索と救助シナリオにおける探索ロボットとして,EPUCK2スウォームロボット上で実装し,試験した。実験テスト結果は,開発したシステムが72.43%の精度で12の異なる実験のうち7つのターゲットを成功裡に分類できることを示した。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 ,  カメラ ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  *地滑り ,  ヒト ,  画像処理 ,  画素 ,  応用プログラム ,  線形性 ,  *熱画像 ,  ヒストグラム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  探査ロボット , 【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 (9件)： ロボット ,  配向 ,  勾配 ,  熱画像 ,  ヒストグラム ,  地滑り ,  犠牲 ,  検出システム ,  開発