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J-GLOBAL ID：202102276696224407   整理番号：21A0614841

実時間,深層学習ベースの誤った方向検出【JST・京大機械翻訳】

Real-Time, Deep Learning Based Wrong Direction Detection

著者 (3件)： Usmankhujaev Saidasul ,  Baydadaev Shokhrukh ,  Woo Kwon Jang
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 2453  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,道路上の誤った方法を走行する車両を検出する実時間インテリジェント輸送システム(ITS)を開発した。この誤った方向システムの概念は,単一閉回路テレビ(CCTV)カメラでカバーされた領域に入るので,そのような車両を検出することである。検出後,プログラムは監視センターを警告し,警報信号を運転者にトリガする。開発したシステムはビデオイメージングに基づいており,検出,追跡,検証の3つの側面をカバーする。ビデオフレームにおける自動車を位置決めするために,著者らは,1回バージョン3(YOLOv3)だけを見ると知られている深い学習法を使用した。したがって,深層学習モデルを作成するために訓練のためのカスタムデータセットを使用した。自動車位置を推定した後,線形二次推定(Kalmanフィルタリングとしても知られる)を実装し,ある期間に検出した車両を追跡した。最後に,著者らは,自動車軌跡を同定するために,入力-出口アルゴリズムを適用し,間違った方向運転者検出において,91.98%の精度を達成した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  *学習 ,  自動車 ,  道路 ,  画像処理 ,  交通システム ,  録画装置 ,  線形性 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 閉回路テレビジョン ,  実時間 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  知的輸送システム(ITS) ,  Only Version 3(YOLOv3) ,  線形二次推定(LQE)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (16件)：

• Guo, G.; Wang, H.; Bell, D.A.; Bi, Y.; Greer, K. KNN Model-Based Approach in Classification. In Lecture Notes in Computer Science, Proceedings of the OTM: OTM Confederated International Conferences “On the Move to Meaningful Internet Systems”, Sicily, Italy, 3-7 November 2003; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2003.
• Zivkovic, Z.; Van Der Heijden, F. Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction. Pattern Recognit. Lett. 2006, 27, 773-780.
• Zivkovic, Z. Improved adaptive gaussian mixture model for background subtraction. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition 2004. ICPR 2004, Cambridge, UK, 26-26 August 2004; Volume 2, pp. 28-31.
• Lucas, B.D.; Kanade, T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision. Proc. Imaging Underst. Workshop 1981, 1981, 121-130.
• Shi, J.; Tomasi, C. Good features to track. In Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Seattle, WA, USA, 21-23 June 1994; pp. 593-600.

タイトルに関連する用語 (2件)： 実時間 ,  深層学習