文献

J-GLOBAL ID：202102237989503405   整理番号：21A0070025

畳込みニューラルネットワークに基づく実時間ゴルフボール検出と追跡【JST・京大機械翻訳】

Real-time Golf Ball Detection and Tracking Based on Convolutional Neural Networks

著者 (5件)： Zhang Xiaohan (University of Kansas,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Lawrence,KS,USA,66045) ,  Zhang Tianxiao (University of Kansas,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Lawrence,KS,USA,66045) ,  Yang Yiju (University of Kansas,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Lawrence,KS,USA,66045) ,  Wang Zongbo (Ainstein Inc,Lawrence,Kansas,USA,66047) ,  Wang Guanghui (University of Kansas,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Lawrence,KS,USA,66045)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 2808-2813  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： 本論文は,ビデオシーケンスからのゴルフボールのリアルタイム検出と追跡の問題に焦点を合わせた。物体検出と離散Kalmanモデルを統合することにより,効率的で効果的な解決策を提案した。ボール検出のために,高速R-CNN,YOLOv3,およびYOLOv3小型を含む3つの古典的畳込みニューラルネットワークベースの検出モデルを実行した。追跡段階において,離散Kalmanフィルタを用いて,以前の観察に基づくゴルフボールの位置を予測した。検出精度と速度を増すために,検出の全画像よりも画像パッチを用いることを提案した。検出モデルを訓練して,追跡アルゴリズムをテストするために,著者らは,ゴルフボールデータセットの収集を集めて注釈する。広範な実験結果を実行し,提案した方法の有効性と優れた性能を実証した。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： *Kalmanフィルタ ,  有効性
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  物体検出 ,  検出精度 ,  追跡アルゴリズム ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

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 ,  実時間 ,  ゴルフ ,  ボール ,  追跡