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J-GLOBAL ID：202102264250401302   整理番号：21A0669549

深層学習によるUAVリモートセンシング画像の建築物認識【JST・京大機械翻訳】

Building Recognition of UAV Remote Sensing Images by Deep Learning

著者 (3件)： Zheng Lijuan (Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of Natural Resources of China,Beijing,China,100048) ,  Ai Ping (Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of Natural Resources of China,Beijing,China,100048) ,  Wu Yu (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100094)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 1185-1188  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： 建築物の自動検出と同定は,リモートセンシング画像処理の分野で常にホットスポット研究である。近年,無人航空機(UAV)は急速に発展し,表面ターゲットを検出し同定するために高分解能リモートセンシング画像を提供した。同時に,深層学習法は,音声認識,画像認識,情報検索などの分野で大きな成功を達成し,分類と認識のための有効なツールになった。本論文は,UAVリモートセンシングのための深層学習による建築物認識の方法を提示する。Faster RCNNモデルを適用してUAVリモートセンシング画像を同定し,実験により,認識精度が画像認識において74msの平均処理時間でこのデータセットに対して93.2%であることを示した。結果は,深い学習ネットワークによるUAVリモートセンシング画像の建築認識応用の有効性と効率を示唆した。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： 音声認識 ,  情報検索 ,  *学習 ,  加工時間 ,  ネットワーク ,  *リモートセンシング ,  無人機 ,  ホットスポット ,  有効性 ,  高分解能 ,  画像認識
準シソーラス用語： 自動検出 ,  認識精度 ,  *リモートセンシング画像 ,  *深層学習 , 【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 (4件)： 深層学習 ,  UAV ,  リモートセンシング画像 ,  建築物