文献

J-GLOBAL ID：202102264235967418   整理番号：21A0757395

ニューラルネットワークに基づく交通標識検出方法【JST・京大機械翻訳】

Traffic Sign Detection Method Based on Neural Network

著者 (2件)： Chen Xinyu (電子科技大学,四川成都,611731) ,  Jin Yanmei (電子科技大学,四川成都,611731)
資料名： Jisyuanji yu Wangluo  (Jisyuanji yu Wangluo)
巻： 46  号： 6  ページ： 66-69  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4449A  ISSN： 1008-1739  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： 交通標識識別システムは高級運転者の補助システムの重要な構成部分であり、多くの実際応用において極めて重要で、普通の検査と分類アルゴリズムを紹介し、そして異なる検出と分類方法を交通標識のリアルタイム検出に応用し、実験結果を比較分析した。ssd_mobilenet_v2、faster_rcnn_inception_v2、ssd_mobilenet_v1、ssd_inception_v2のリアルタイム識別交通標識の効果を分析し、評価した。実験により、faster_rcnn_inception_v2が最適な検出性能を獲得するが、ssd_mobilenet_v2は正確性と実行時間においていずれも良い効果が得られ、リアルタイムの交通標識検出システムに応用できると考えられる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *交通標識 ,  *ニューラルネットワーク ,  *検出法 ,  IDシステム
準シソーラス用語： 分類法 ,  実行時間 ,  分類アルゴリズム ,  実時間 ,  比較分析 ,  検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  道路付属施設  (RC08040T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  交通標識 ,  検出方法