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J-GLOBAL ID：202102240040409978   整理番号：21A0668196

畳込みニューラルネットワークを用いたドローン検出【JST・京大機械翻訳】

Drone Detection Using Convolutional Neural Networks

著者 (2件)： Mahdavi Fatemeh (Qom University of Technology (QUT),Department of Electrical Engineering,Qom,Iran) ,  Rajabi Roozbeh (Qom University of Technology (QUT),Department of Electrical Engineering,Qom,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSPIS  ページ： 1-5  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： 画像処理では,空気ターゲット,特にUAVを検出し追跡することが重要である。本論文では,魚眼カメラを用いて飛行ドローンを検出する。物体の診断と分類の分野では,この領域における急速で重要な進展の開発を防ぐ多くの問題がある。過去数十年の間,畳み込みニューラルネットワークやサポートベクトルマシンなどの高度な分類法が開発された。本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),サポートベクトルマシン(SVM),および最近傍の3つの分類法を用いて,ドローンを検出した。結果は,CNN,SVM,および最近傍が,それぞれ93%,88%,および80%の全精度を有することを示した。同じ実験条件を有する他の分類器と比較して,畳込みニューラルネットワーク分類装置の精度は満足であった。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： 分類装置 ,  画像処理 ,  *無人機 ,  飛翔 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 魚眼カメラ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ドローン