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J-GLOBAL ID：202102288124223290   整理番号：21A1429703

SSD検出手法に基づく全方位画像から放射状に分布する歩行者検出の効果検証

Detection effect verification of radial pedestrian from omni-directional image based on SSD

著者 (3件)： WANG Jiyun (芝浦工大) ,  SOFIAN Mohd Hafiz Hilman bin Mohammad (芝浦工大) ,  伊東敏夫 (芝浦工大)
資料名： 自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(Web)  (Proceedings. JSAE Congress (Web))
巻： 2020  号： 秋季  ページ： ROMBUNNO.265 (WEB ONLY)  発行年： 2020年10月16日 
JST資料番号： U2249A  ISSN： 2435-9742  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本論文では,全方位カメラで歩行者を検出するため,SSD検出手法を利用する検出実験を提案。
・自作の学習データでトレーニングしたVDD16ネットワークに基づくSSD検出を利用。
・放射状に画像の周辺で分布している歩行者を検出しにくい問題に対して有効な解決策を提示。

シソーラス用語： *半導体検出器 ,  *画像 ,  *検出 ,  検証 ,  カメラ ,  データ ,  適応訓練
準シソーラス用語： *SSD【検出器】 ,  トレーニング ,  学習データ ,  全方位カメラ ,  *全方位画像 ,  *歩行者検出

分類 (1件)： 走行装置  (QG03040V)

引用文献 (12件)：

• 福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘: Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向, 信学技報
• C. Papageorgiou, et al.: A Trainable System for Object Detection, Int. J. Comput. Vision, vol.38, pp.15-33, 2000
• P. Dollar, et al.: Integral Channel Features, British Machine Vision Conference, 2009
• R. Olga, et al.: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, International Journal of Computer Vision, vol.115, pp.211-252, 2015
• A. Krizhevsky, et al.: Imagenet classication with deep convolutional neural networks, Advances in Neural Information Processing Systems 25, eds. by F. Pereira, et al., pp.1097-1105, Curran Associates, Inc., 2012

タイトルに関連する用語 (7件)： SSD ,  手法 ,  全方位画像 ,  放射状 ,  分布 ,  歩行者検出 ,  検証