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J-GLOBAL ID：202002282675532046   整理番号：20A2694502

Al2:2段階認識アルゴリズムに基づく霧気象における車両認識【JST・京大機械翻訳】

AlTwo: Vehicle Recognition in Foggy Weather Based on Two-Step Recognition Algorithm

著者 (6件)： Li Fengxin (Software College, Jilin University, Changchun, China) ,  Luo Ziye (Software College, Jilin University, Changchun, China) ,  Huang Jingyu (Software College, Jilin University, Changchun, China) ,  Wang Lingzhan (Software College, Jilin University, Changchun, China) ,  Cai Jinpu (Software College, Jilin University, Changchun, China) ,  Huang Yongping (Computer Science and Technology College, Jilin University, Changchun, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12557  ページ： 130-141  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 本論文は,霧気象における車両認識の応用に焦点を当て,深い学習に基づく2段階認識アルゴリズムを提案し,霧の影響下で良好な認識結果を持つことを期待した。AlOneでは,現在のポピュラーなデコギングアルゴリズム:適応ヒストグラム等化,単一スケールRetinex,画像曇りのための暗チャネル先験を用いた。AlTwoでは,AlexNetに基づく畳込みニューラルネットワークモデルを構築し,車両画像を認識し,予測精度を得た。異なる性能指標を比較することによって,最良性能の暗チャネル事前アルゴリズムを,曇りアルゴリズムとして選択した。最後に,低,中,高霧濃度の影響下での車両認識の精度を97%以上改善した。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： *アルゴリズム ,  *気象 ,  チャネル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *認識アルゴリズム ,  性能指標 ,  曇天 ,  ヒストグラム等化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 車両認識 ,  画像デフォギング ,  適応ヒストグラム等化 ,  単一スケールRetinex ,  ダークチャネル事前 ,  AlexNet

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 (4件)： 段階 ,  認識アルゴリズム ,  霧 ,  気象