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J-GLOBAL ID：202102262201350292   整理番号：21A0046060

DeR-FCNモデルに基づく車両検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Vehicle detection algorithm using DeR-FCN model

著者 (4件)： Wang Ling (長春理工大学計算机科学技術学院,吉林長春130022) ,  Li Houbo (長春理工大学計算机科学技術学院,吉林長春130022) ,  Wang Peng (長春理工大学計算机科学技術学院,吉林長春130022) ,  Sun Shuangzi (長春理工大学計算机科学技術学院,吉林長春130022)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 41  号： 10  ページ： 2927-2933  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑な都市環境における天候,照明,目標スケール,および車両間の遮蔽などの因子の影響による車両検出精度の悪い問題を目的として,改良領域全畳込みネットワークのための車両検出アルゴリズム(DeR-FCN)を提案した。特徴カスケード方式によって,交差層接続融合車両の底層詳細特徴および高層意味論特徴,次元分解領域提案ネットワークを用いて,より正確な領域候補フレームを得て,予測段階で,軟化非最大値抑制の方法を用いて,より正確な検出結果を出力した。アルゴリズムの有効性を検証するため,KITTIとPASCALVOCデータセットにおいて,DeR-FCNアルゴリズムおよび一般的車両検出アルゴリズムを用いた比較実験を行い,実験結果は,DeR-FCNアルゴリズムの検出精度が他の方法よりも高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  畳込み ,  意味論 ,  ネットワーク ,  有効性 ,  比較試験 ,  上層 ,  底層 ,  都市環境
準シソーラス用語： *車両検出 ,  クロスレイヤ ,  検出精度 ,  天候 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  検出アルゴリズム