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J-GLOBAL ID：202202220508468066   整理番号：22A0970890

強化Tiny-Yolov3ネットワークを用いた夜間の熱赤外線イメージングにおける実時間人間検出【JST・京大機械翻訳】

Real-time human detection in thermal infrared imaging at night using enhanced Tiny-yolov3 network

著者 (5件)： Manssor Samah A. F. (School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Manssor Samah A. F. (Faculty of Engineering and Technology, University of Gezira, Wad Madni, Sudan) ,  Sun Shaoyuan (School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Abdalmajed Mohammed (School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Ali Shima (Network Department, National Information Center, Khartoum, Sudan)
資料名： Journal of Real-Time Image Processing  (Journal of Real-Time Image Processing)
巻： 19  号： 2  ページ： 261-274  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4661A  ISSN： 1861-8200  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間検出は,画像における人間形状を検出する技術であり,あらゆるingを無視する。しかしながら,現代人検出器は,夜間のビデオ監視中の歩行者の検出において,いくつかの非効率性を持ち,そして,精度率は,まだ不十分である。したがって,本論文は,熱赤外線(TIR)画像とリアルタイムビデオシーケンスから夜間における自動人間検出のための精度率を増加させることを目的とする。この目的のために,Tiny-yolov3ネットワークのバックボーンを強化するために新しいアーキテクチャを提案した。強化ネットワークは,YOLOv3アルゴリズムのタスクをK平均クラスタリング法で用いて,人のより複雑な特徴を抽出した。このネットワークをMS上で事前訓練した。初期重みを得るためのCOCOデータセット。他の関連する方法との比較を通して,実験結果は,精度,速度,および検出時間の観点から,熱イメージングからの人間検出の著しく改善された性能を達成したことを示した。この方法は,DHU Nightデータセットで訓練されたTF-YOLOv3(88%)と比較して,高精度率(90%)を達成した。方法はYOLOv3-Human(90%)に等しい精度率を達成したが,検出時間(4.88ms)は少なく,さらに,この方法は,FLIRデータセット上で,YOLO(29.36%)およびTF-YOLOv3(29.8%)よりも,低い検出時間(8ms)で,より高い精度(49.8%)を有した。さらに,このモデルは,複数の小型の人に対して良好なTP検出を達成した。夜間の熱画像における人間検出の性能を改善することにより,この方法は夜間監視システムにおける侵入者を検出することができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 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 ,  *検出 ,  *赤外線 ,  *ネットワーク ,  歩行者 ,  *画像処理 ,  画像 ,  *物体認識 ,  監視装置 ,  熱画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  遠隔監視
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  *熱赤外線 ,  *赤外イメージング ,  *人間検出 ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人間検出 ,  熱赤外(TIR)イメージング ,  サーベイランス ,  小さなYolov3 ,  Darknet-53

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  夜間 ,  赤外線イメージング ,  実時間 ,  人間検出