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J-GLOBAL ID：202102228113207400   整理番号：21A0892325

Haarカスケードクラシファイアを用いたゼブラクロストラヒック光におけるブレーク検出【JST・京大機械翻訳】

Breaches Detection in Zebra Cross Traffic Light Using Haar Cascade Classifier

著者 (2件)： Anggadhita Mahada Panji (Faculty of Computer Science, University of Pembangunan Nasional Veteran Jakarta,Jakarta,Indonesia) ,  Widiastiwi Yuni (Faculty of Computer Science, University of Pembangunan Nasional Veteran Jakarta,Jakarta,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIMCIS  ページ： 272-277  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： 交通違反は,交通光の位置における地域zebra交差点において一般的であり,違反は,既存の規制に従わない運動士の ne教によって一般的に引き起こされる。その結果,回避できる多くの交通事故があった。この問題から始めて,違反が発生するとき,運転者に直接的アピールを提供できるシミュレーションモデルツールが必要である。これに基づいて,本研究では,プロセスディジタル画像を助けるために,PythonとOpenCVを用いてプログラムされた画像HaarCascade分類器を用いて,ライン境界を停止する車両を識別することによって,車両を停止する車両を識別することによって,規則の neを止める自動車運転者が引き起こす事故を防止するためのシミュレーションモデルを作成することを目的とした。本研究の結果は,Haar Cascade Classifierアルゴリズムが,720pの分解能で91.5%の最良の平均精度値で,モータバイクをうまく特徴付けることができるという結果である。得られた結果に基づいて,アルゴリズムhaarカスケード分類器は,トラフィック光に存在する違反を検出できることを示した。したがって,これは,トラフィック違反の速度が,アルゴリズムhaarカスケード分類装置を利用することによって減少できることを示した。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： *アルゴリズム ,  シミュレーションモデル ,  分類装置 ,  交差点 ,  オートバイ ,  分解能 ,  交通違反 ,  交通事故 ,  ディジタル画像
準シソーラス用語： 自動車運転 ,  分類会計機 ,  Python ,  OpenCV , 【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 (2件)： カスケード ,  クラシファイア