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J-GLOBAL ID：202002258187179639   整理番号：20A2037969

YOLOモデルに基づく低高度小型UAV検出【JST・京大機械翻訳】

Low Altitude Small UAV Detection Based on YOLO model

著者 (5件)： Yuan Xiyu (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,100191) ,  Xia Jie (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,100191) ,  Wu Jiang (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,100191) ,  Shi JinXu (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,100191) ,  Deng Lin (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,100191)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 7362-7366  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： 最近,低高度小型UAVは,低高度空気空間において多くのリスクを上げている急速な発展と包括的応用を有する最新の技術になった。低高度小型UAVの特性を考慮して,レーダと無線のような以前のアプローチが不十分であり,本論文は,低コストカメラからの画像を用いて,小型UAVの検出に専念した。2つのニューラルネットワーク(ResNetと高密度Net)を有するYOLOモデルに基づく低高度小型UAVを検出する方法を設計して,実行した。1つの小さなデータセットをそれに応じて確立した。データセットに関する実験は,YOLOモデルによる検出法が複雑な環境における低高度UAV検出に貢献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： カメラ ,  *レーダ ,  ニューラルネットワーク ,  検出法
準シソーラス用語： ローコスト ,  ワイヤレス ,  高密度 , 【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 (3件)： モデル ,  高度 ,  小型UAV