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J-GLOBAL ID：202002260668199971   整理番号：20A1150280

マルチスケールカスケードR-FCNの尾灯検出アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Taillight Detection Algorithm for Multi-Scale Cascade R-FCN

著者 (3件)： Bai Bo (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原,030024) ,  Xie Gang (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原,030024) ,  Xu Xinying (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原,030024)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 6  ページ： 194-200  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 前方車両の尾灯検出は自動運転中の環境感知の研究焦点であり、複雑な都市環境で車両の尾灯をリアルタイムに検出するため、区域に基づく全畳込みネットワーク(Region-basedFullyConvolutionalNetworks)を応用する。R-FCNを尾灯検出に導入し,多重スケールカスケードR-FCNに基づく車両尾灯検出アルゴリズムを提案した。ネットワーク中のクロスレイヤ接続融合テールの底層特徴と高層意味論を通じて、ロット正規化層を加えてネットワークの収束速度を加速し、改良R-FCNサブネットを獲得し、一連の異なる交わりと入力データで訓練したR-FCNサブネットのカスケードを最終的検出ネットワークに獲得する。予測段階で,改良非極大値抑制を用いて,最も正確な検出結果を得た。検出結果は,提案方法がCVPRデータセットで94.04%の平均精度を得て,平均検出時間が31msであり,検出速度と精度で良い性能を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  意味論 ,  *ネットワーク ,  自動運転 ,  尾灯 ,  正規化 ,  上層 ,  底層 ,  都市環境
準シソーラス用語： 収束速度 ,  マルチスケール ,  クロスレイヤ ,  *検出アルゴリズム ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 尾灯 ,  検出アルゴリズム ,  研究