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J-GLOBAL ID：202002291611092659   整理番号：20A2076298

QRコードビーコンに基づく機械学習による両眼視覚屋内位置決めシステム【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Inspired Binocular Vision Indoor Positioning System Based on QR Code Beacon

著者 (5件)： Deng Xinyi (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks (BUPT), Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing, China) ,  He Dazhong (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks (BUPT), Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing, China) ,  Zhou Wenli (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks (BUPT), Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing, China) ,  Yang Yang (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks (BUPT), Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing, China) ,  Zhang Yue (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks (BUPT), Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIAI 2020  ページ： 5-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： モノのインターネットの開発によって,屋内位置決め技術は,より広い応用展望を持った。視覚位置決め技術は,高い位置決め精度と低いハードウェアコストのニーズを効果的に満たすことができる。従来の両眼ビジョン測距プロセスに基づいて,機械学習(ML)法とQuick Research(QR)コードビーコンを用いて両眼システムの測距と位置決め精度を改善することを目指した。最初に,本論文はQRコード領域を位置決めするために二値化技術を使用する。第2に,完全畳込みネットワーク(FCN)構造を使用して,著者らは畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを設計して,KITTIデータセット上でそれを訓練して,QRコード領域を設計して,この領域の視差マップを得た。第3に,ビーコン中心の座標位置を正確に位置決めするために,提案システムは3Dポイントクラウドをクラスタ化するために密度ベースのクラスタリングアルゴリズムを使用して,QRコードビーコンの平面方程式に適合するためにバイナリ線形回帰を使用した。最後に,位置決め実験を実際の応用で行った。実験結果は,従来の両眼視アルゴリズムと比較して,このシステムがより高い位置決め精度を持ち,両眼視の理論的な精度に近い性能を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  *視覚 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  クラスタ化 ,  *ビーコン ,  ハードウェア ,  三次元 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *両眼視 ,  二値化 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  モノのインターネット ,  *屋内位置決め ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 両眼視覚 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  密度に基づく空間クラスタリング ,  屋内位置決め

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： QRコード ,  ビーコン ,  機械学習 ,  両眼 ,  視覚 ,  屋内位置決め