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J-GLOBAL ID：202002278719497248   整理番号：20A1887292

深層学習に基づく衛星画像ターゲット認識の研究と実用化【JST・京大機械翻訳】

Research and Implementation of Satellite Image Target Recognition Based on Deep Learning

著者 (3件)： Wang Xiao Jun (College of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology,Shijiazhuang,China) ,  Ji Bao An (College of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology,Shijiazhuang,China) ,  Wang Yan Peng (College of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology,Shijiazhuang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSIDP  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 宇宙リモートセンシング技術は,現在,地上情報を得るための最も重要な手段の1つである。近年,リモートセンシング衛星レベルの進歩により,画像認識の二次開発技術,ターゲット分類,情報抽出,および海に関する船舶の監視が研究の焦点となり,畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムが船舶衛星画像ターゲット認識ネットワークを構築するために使用される。畳込みニューラルネットワークモデルを,データセットのパラメータ特性を合成することによって構築する。標準データセットとカプセル化船舶衛星画像目標データセットを訓練と試験に使用した。テスト結果によって,畳込みニューラルネットワークは,船舶衛星画像目標を認識する良い能力を持って,それは,畳込みニューラルネットワーク構造が実行可能であり,良い研究と応用価値を有することを証明した。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 ,  ネットワーク ,  船舶 ,  海洋 ,  *物体認識 ,  リモートセンシング ,  *衛星利用画像 ,  宇宙空間 ,  情報抽出 ,  画像認識
準シソーラス用語： *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  衛星画像 ,  ターゲット認識 ,  研究 ,  実用化