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J-GLOBAL ID：202102231841278612   整理番号：21A0565819

熱イメージングを用いた物体検出【JST・京大機械翻訳】

Object Detection Using Thermal Imaging

著者 (4件)： Ippalapally Rohan (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Bengaluru,India) ,  Mudumba Sri Harsha (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Bengaluru,India) ,  Adkay Meghana (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Bengaluru,India) ,  R. Nandi Vardhan H. (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Bengaluru,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： INDICON  ページ： 1-6  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： 画像中のオブジェクトの同定は,UAV,自己自律車両,および他のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。日中,特に夜間において,低光と暗条件の状況に遭遇するとき,どの時間でも物体をナビゲートし,同定する能力がある。これは,これらの条件における物体を予測するための適切な物体検出モデルを持つ能力を必要とする。異なる画像処理技術,パターン認識および機械学習アルゴリズムを用いて,熱カメラで撮影された画像におけるオブジェクトを検出し,分類する方法を紹介した。問題に含まれる制約に基づく応用に対する正しいモデルの選択を可能にする適切なハイパーパラメータチューニングを持つ2つの異なるモデルの比較研究を行った。COCO評価基準と他の重要な損失計量に基づくモデルの広範な研究を提示した。FLIRデータセットに関する実験結果は,熱画像中のオブジェクトを訓練,同定,ラベルする物体検出において事前訓練モデルを使用することができることを確認した。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： カメラ ,  パターン認識 ,  同調 ,  *画像処理 ,  応用プログラム ,  熱画像 ,  評価基準 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 自律性 ,  *物体検出 ,  ハイパーパラメータ , 【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)： イメージング ,  物体検出