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J-GLOBAL ID：202102210231847728   整理番号：21A1144850

UAV自律性とリモートセンシング応用を改善するためのオブジェクト検出法【JST・京大機械翻訳】

Object Detection Methods for Improving UAV Autonomy and Remote Sensing Applications

著者 (1件)： Aposporis Panagiotis (School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens.,Athens,Greece,157 80)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ASONAM  ページ： 845-853  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： ここ10年間,無人機システム(UAS)は,それらのセンサによる観測情報のリアルタイム物体検出を必要とする,民間保護,セキュリティ,農業,軍隊力のような様々なアプリケーションで使用されている。さらに,完全自律UASの開発は,ロバストで強力で信頼性のある方法で,定常または移動物体を検出し追跡する能力に大きく依存する。本レビューでは,UAV自律性とリモートセンシング応用を改善するための物体検出方法論に関する包括的な文献調査と議論を示した。異なるオブジェクト検出器を実装し,クラウド処理を利用する畳込みニューラルネットワーク(CNN)に重点を置いた。これらの研究に基づき,著者らは,異なる方法論とアプローチを用いたUAVベースの物体検出に関する関連提案の簡潔な議論と要約を提供し,将来の研究方向に対するビューを共有して,結論的レマークを描いた。Copyright 2021 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： 信頼性 ,  農業 ,  *リモートセンシング ,  無人機 ,  応用プログラム ,  移動体 ,  センサ ,  軍隊 ,  ロバスト性 ,  セキュリティ ,  文献調査
準シソーラス用語： 自律性 ,  *物体検出 ,  実時間 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  自律性 ,  リモートセンシング ,  応用 ,  オブジェクト ,  検出法