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J-GLOBAL ID：202102264505588003   整理番号：21A0069626

空中展望からの地形分類【JST・京大機械翻訳】

Terrain Classification from an Aerial Perspective

著者 (4件)： Lunsaeter Sivert Frang (University of Oslo,Department of Informatics,Oslo,Norway) ,  Iwashita Yumi (California Institute of Technology,Jet Propulsion Laboratory,Pasadena,CA,USA) ,  Stoica Adrian (California Institute of Technology,Jet Propulsion Laboratory,Pasadena,CA,USA) ,  Torresen Jim (University of Oslo,Department of Informatics,Oslo,Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 173-177  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： 無人地上車両(UGVs)周辺の地形知識は自律ナビゲーションにとって極めて重要である。UGVの周辺に関する全体的理解は重要であるが,UGVからの視野は非常に限られている。したがって,空中車両を利用して,逐次空中画像から大きな地形マップを提供した。本論文では,地形分類のプロセスを加速するための多重技術を提示し,空中プラットフォーム上でオンボードを実行できるようにした。プロセスを加速するために使用される主な技術は,浅い1つに対する深いニューラルネットワークの「知識蒸留」であり,スーパーピクセル実装である。提案システムの有効性を確認した気象バルーンから収集した実際の画像を用いて,Jetson TX1のシステムを評価した。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： 蒸留 ,  ニューラルネットワーク ,  気象気球 ,  多重化 ,  *地形図 ,  有効性
準シソーラス用語： 自律性 ,  *地形分類 ,  空中画像 , 【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)： 展望 ,  地形分類