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J-GLOBAL ID：202102254644820124   整理番号：21A1601193

ヨーロを用いた自律車両のためのポットホールとオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Pothole and Object Detection for an Autonomous Vehicle Using YOLO

著者 (2件)： R Kavitha (Kumaraguru College of Technology,Department of Electrical and Electronics Engineering,Coimbatore,India) ,  S Nivetha (Kumaraguru College of Technology,Department of Electrical and Electronics Engineering,Coimbatore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： ICICCS  ページ： 1585-1589  発行年： 2021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： 物体検出は重要なソフトウェアであり,コンピュータビジョンにおいて顕著な変化を提供する自律駆動システムのための基本的タスクである。近年,企業は,特定のシナリオにおける複数オブジェクトから特定のオブジェクトを位置決めするための,オブジェクト検出の最も重要なアッペットと,最も挑戦的なタスクの1つを,完全なスイングで自律車両を打ち上げようとする計画である。コンピュータビジョンと機械学習アルゴリズムは環境中と周囲の物体を検出するための重要なツールである。本論文では,2つの部分から成る,Yoo(YouだけのLook 1回)のオブジェクト検出に最初の部分が実装され,オブジェクトのクラスのために新しく生成されたデータセット,すなわち,自動車,人,トラック,バス,交通光,オートバイ,ポットホール,湿地は,小さなターゲットの検出を改善する予測のために,また,これらの深い学習技法は,実際の世界を検出するための高精度を提供する。インドの道路におけるポットホールの検出は,自律的な車両が,ポットホールのストラックなしにスムーズに動くのを助ける。提案手法の2つを,ラズベリーピア4に実装し,ポピュラーな組込みコンピュータボードは,実行対象に対する適合性を探索する。実世界の問題を解決し,物体検出への影響を改善する。自己駆動車両のためのポットホールと湿地検出を知ることは,事故,輸送システムの減速,深い学習によって解決される事故のような道路敷設問題を解決するのにひどく必要である。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： *学習 ,  自動車 ,  道路 ,  オートバイ ,  適応性 ,  駆動方式 ,  湿地 ,  交通システム ,  ソフトウェア ,  敷設工事 ,  コンピュータビジョン ,  愛玩動物 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 自律性 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自律 ,  ポットホール ,  オブジェクト検出