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J-GLOBAL ID：202002292084228386   整理番号：20A1064172

畳込みニューラルネットワークに基づくLenetアーキテクチャを用いた道路標識検出と分類のためのロバストシステム【JST・京大機械翻訳】

A robust system for road sign detection and classification using LeNet architecture based on convolutional neural network

著者 (4件)： Bouti Amal (LIIAN, FSDM, Fez, Morocco) ,  Mahraz Med Adnane (LIIAN, FSDM, Fez, Morocco) ,  Riffi Jamal (LIIAN, FSDM, Fez, Morocco) ,  Tairi Hamid (LIIAN, FSDM, Fez, Morocco)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 9  ページ： 6721-6733  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,道路標識の検出と分類のためのシステムを報告する。このシステムは2つの部分から成る。最初の部分はリアルタイムで道路標識を検出する。第二の部分は,ドイツの交通標識(GTSRB)データセットを分類し,有効性を試験するために最初の部分で検出された道路標識を用いて予測を行う。検出部にHOGとSVMを用いて,カメラにより捕捉された道路標識を検出した。次に,著者らは,いくつかの修正が分類部分に追加されたLenetモデルに基づく畳込みニューラルネットワークを使用した。本システムは,検出部で96.85%,分類部で96.23%の精度率を得た。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  交通標識 ,  *道路標識 ,  ドイツ連邦共和国 ,  有効性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *ロバスト性 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 実時間 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 道路標識 ,  TSDR ,  検出 ,  分類 ,  配向勾配のヒストグラム ,  サポートベクトルマシン ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  LENET

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  道路付属施設  (RC08040T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  アーキテクチャ ,  道路標識 ,  分類 ,  ロバスト