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J-GLOBAL ID：202102292982133642   整理番号：21A0565488

高速グリッドベース学習によるスペースデブリ検出【JST・京大機械翻訳】

Space debris detection with fast grid-based learning

著者 (6件)： Xiang Yaobing (Chang’an University,Xi’an,China) ,  Xi Jiangbo (Chang’an University,Xi’an,China) ,  Cong Ming (Chang’an University,Xi’an,China) ,  Yang Yun (Chang’an University,Xi’an,China) ,  Ren Chaofeng (Chang’an University,Xi’an,China) ,  Han Ling (Chang’an University,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IICSPI  ページ： 205-209  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： 高速宇宙デブリ検出は宇宙安全と宇宙車両運転にとって貴重である。本論文では,グリッドベースの学習による高速空間デブリ検出法を提案した。画像を1414グリッドに分割し,次に,高速格子ベースのニューラルネットワーク(FGBNN)を用いて,グリッドにおける空間デブリの位置を位置決めした。実験は,試験セットにおいて,モデルが空間デブリのSNR2によって98.83%の精度と95.99%の再現に達することができて,それは予測プロセスにおける与えられた実験設定によって1秒あたり430の画像を処理することができることを示した。提案方法には優れた性能と高速検出速度があることを証明した。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： *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  検出法 ,  宇宙空間 ,  *スペースデブリ
準シソーラス用語： 自動車運転 , 【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 (3件)： グリッド ,  学習 ,  スペースデブリ