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J-GLOBAL ID：202102223275103846   整理番号：21A2982426

wv-2画像データに基づく車両抽出に関する実験的研究【JST・京大機械翻訳】

Experimental study on vehicle extraction based on wv-2 image data

著者 (2件)： Dudu Guo (Xinjiang University,Urumqi,830046) ,  Shuaichao Cai (Xinjiang University,Urumqi,830046)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICVRIS  ページ： 679-682  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： リアルタイム動的トラフィック情報は,交通監視と管理のための重要な基本的情報源である。既存の地上交通検出装置の限界を考慮して,人々は,目標から遠く離れた道路交通条件をモニターするために,より高い応用価値によって,より広い範囲のリアルタイム動的交通流データを得ることができることを望む。本論文では,wv-2画像データの特徴を解析した。最初に,グレースケール変換,フィルタリングおよび数学的モルフォロジーを用いて,リモートセンシング画像を前処理した。次に,エッジ検出を用いて,道路を抽出し,車両同定のための面積を制限した。次に,二重閾値とサポートベクトルマシンの方法を用いて,道路上の車両を同定した。最後に,認識結果の精度を分析した。実験結果において,二重閾値法を用いた認識の精度は82.7%であり,サポートベクトルマシン法のそれは95.2%であった。後者はより良い認識率を有した。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： 情報源 ,  グレースケール ,  交通流 ,  道路 ,  道路交通 ,  前処理 ,  フィルタリング ,  交通情報 ,  検出器 ,  エッジ検出 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 画像データ ,  数学的モルフォロジー ,  実時間 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 実験的研究