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J-GLOBAL ID：202002281301208961   整理番号：20A0805399

畳込みニューラルネットワークに基づく前方列車検出法【JST・京大機械翻訳】

A Forward Train Detection Method Based on Convolutional Neural Network

著者 (7件)： Wang Zhangyu (Beijing Aiforrail Technology Co. Ltd., Beijing, China) ,  Lee Tony (MTR Corporation Ltd., Kowloon Bay, Hong Kong, China) ,  Leung Michael (MTR Corporation Ltd., Kowloon Bay, Hong Kong, China) ,  Tang Simon (MTR Corporation Ltd., Kowloon Bay, Hong Kong, China) ,  Zhang Qiang (Traffic Control Technology Co. Ltd., Beijing, China) ,  Yang Zining (Claremont Graduate University, Claremont, CA, USA) ,  Cheung Virginia (Claremont Graduate University, Claremont, CA, USA)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1131  ページ： 129-135  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 列車の安全性を改善するためには,前方列車検知が非常に重要である。本論文において,視覚ベースの方法を順方向列車検出のために提案した。提案した方法は,正確で高速な順方向列車検出を実現するために,新しいオブジェクト検出ネットワークであるCenterNetに基づいている。順方向列車検出ネットワークを2つの段階に分割する:ダウンサンプリング段階と中心点発生段階。ダウンサンプリング段階において,完全なコンボリューションネットワークを画像をダウンサンプルするために実行して,一方,画像の特徴を抽出した。中心点生成段階において,3つのブランチネットワークを用いて,heマップ生成ブランチ,中心オフセット回帰ブランチおよびフォワードトレイン境界ボックスサイズ回帰ブランチを含むフォワードトレインの境界ボックスを予測した。実験結果により,提案した方法がフォワードトレインを良く検出でき,47.6フレームPer Second(FPS)を用いて30.7%の平均精度(AP)を達成できることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *畳込み ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  物体検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 列車検出 ,  鉄道の安全性 ,  畳み込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 信号,保安  (TC01040Y) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  列車 ,  検出法