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J-GLOBAL ID：202002279665662205   整理番号：20A2445348

深層学習とMarkov局所化に基づくロバストな交通シーン認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A robust traffic scene recognition algorithm based on deep learning and Markov localization

著者 (7件)： Yang Guoan (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Zhao Zirui (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Lu Zhengzhi (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Yang Junjie (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Liu Deyang (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Yang Yong (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049) ,  Zhou Chuanbo (Xi’an Jiaotong University,School of Automation Science and Engineering,Xi’an,China,710049)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICICSP  ページ： 231-235  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： 本論文は,エージェントの認識システムのためのトラフィックシーン認識モジュールを設計した。最初に,畳込みニューラルネットワークの出力特徴をトラフィックシーンの記述子とし,エージェントの観測モジュールを構築するために画像シーケンスのコスト関数に適応させた。第2に,エージェントの移動は再帰的に更新され,劇的にはジャンプせず,Markov特性を同時に持って,Markov位置確認アルゴリズムを用いて全体的ロバスト性を改善した。第3に,Kalmanフィルタ法を採用して,Gauss分布の第一および第二モーメントを用いて,全体システムの確率分布を表現し,状態推定におけるループ反復を線形操作に変換し,観測確率の標準分散におけるペナルティ項を,観測の信頼性を記述するために追加することができた。実験結果は,エージェントが信頼できない観察を効率的に除去することができ,すべての気象条件で交通場面のロバスト認識精度を達成することを示した。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 ,  信頼性 ,  正規分布 ,  状態推定 ,  気象条件 ,  費用関数 ,  Kalmanフィルタ ,  モーメント ,  ペナルティ ,  *ロバスト性 ,  エージェント
準シソーラス用語： 画像列 ,  *認識アルゴリズム ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  局所化 ,  ロバスト ,  交通 ,  シーン ,  認識アルゴリズム