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J-GLOBAL ID：202102290612722760   整理番号：21A0270691

SPFCN:実時間駐車スロット検出のための完全畳込みネットワークの選択と実行【JST・京大機械翻訳】

SPFCN: Select and Prune the Fully Convolutional Networks for Real-time Parking Slot Detection

著者 (4件)： Yu Zhuoping (Institute of Intelligent Vehicles, School of Automotive Studies, Tongji University,Shanghai,China) ,  Gao Zhong (Institute of Intelligent Vehicles, School of Automotive Studies, Tongji University,Shanghai,China) ,  Chen Hansheng (Institute of Intelligent Vehicles, School of Automotive Studies, Tongji University,Shanghai,China) ,  Huang Yuyao (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IV  ページ： 445-450  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： 自動駐車システムを備えた車両では,駐車スロット検出の精度と速度が重要である。しかし,低速度または高価な計算装置の価格で高精度が得られ,それは多くの自動車製造者にとって敏感である。本論文では,精度を維持しながら,より速い速度とより小さなモデルサイズに対してCNN(畳込みニューラルネットワーク)を用いた検出器を提案した。最適バランスを達成するために,著者らは,最良の受容野を選択するための戦略を開発し,各訓練期間後に自動的に冗長チャネルを剪定した。提案モデルは,平均プロセッサ上で実時間で効率的に実行しながら,駐車スロットのコーナーとライン特徴を同時に検出することができる。モデルは,2.3GHzのCPUコアに約30FPSのフレームレートを持ち,1.51±2.14cm(std.err.)の駐車スロットコーナー位置確認誤差と98%のスロット検出精度をもたらし,一般に,オンボード移動端末の速度と精度の両方における要求を満たした。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： *畳込み ,  冗長性 ,  *ネットワーク ,  *駐車 ,  位置決め ,  検出器 ,  低速度 ,  演算プロセッサ ,  チャネル ,  携帯端末
準シソーラス用語： フレームレート ,  高精度 ,  実時間 ,  検出精度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 実時間 ,  駐車 ,  スロット ,  畳込み