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J-GLOBAL ID：202202236323963775   整理番号：22A0858792

無人表面自動車の知能におけるセキュリティのための物体検出と追跡法【JST・京大機械翻訳】

A object detection and tracking method for security in intelligence of unmanned surface vehicles

著者 (5件)： Zhang Wei (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Gao Xian-zhong (National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Yang Chi-fu (Department of Mechanical and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Jiang Feng (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Chen Zhi-yuan (School of Computer Science, University of Nottingham, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing  (Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing)
巻： 13  号： 3  ページ： 1279-1291  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4517A  ISSN： 1868-5137  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： 無人表面車両はますます研究ホットスポットになっており,それは様々な民間および軍事ミッションで使用できる。しかし,他の技術の相対的成熟と比較して,無人表面車両のセンシング技術は比較的弱い。「WAM-V-USV」を研究プラットフォームとして,本論文は,主に無人表面車両による移動物体の検出と追跡方法に焦点を合わせた。本論文は,無人車両の環境センシングシステム,水面画像前処理,SVMに基づく水アンテナ検出,および改良YOLOV3に基づく水面物体検出と追跡の方法を紹介した。シミュレーション結果は,提案方法が移動体検出と追跡の精度を効果的に改良できることを示した。Songhua川とUS無人表面車両オープンにおける実用化を通して,アルゴリズムが良好な検出と追跡効果を持ち,リアルタイム要求を満たすことを証明した。実践は,深層学習に基づく物体検出と追跡方法が,無人表面車両の知覚能力と自己安全性を大いに改善することを証明した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 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 ,  アンテナ ,  *検出 ,  シミュレーション ,  *自動車 ,  *追跡 ,  前処理 ,  精度 ,  水面 ,  ホットスポット ,  セキュリティ
準シソーラス用語： *物体検出 ,  移動体検出 ,  環境センシング ,  画像前処理 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 無人表面車両 ,  環境認識 ,  知能におけるセキュリティ ,  オブジェクト検出 ,  オブジェクトトラッキング ,  現場実験の検証

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  知能 ,  セキュリティ ,  物体検出 ,  追跡