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J-GLOBAL ID：202202240542970196   整理番号：22A0287519

畳込みニューラルネットワークを用いた波長勾配分解能SAR変化検出方式における誤警報低減【JST・京大機械翻訳】

False Alarm Reduction in Wavelength-Resolution SAR Change Detection Schemes by Using a Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Campos Alexandre Becker (Aeronautics Institute of Technology (ITA), Sao Jose ́ dos Campos, Brazil) ,  Pettersson Mats I. (Blekinge Institute of Technology (BTH), Karlskrona, Sweden) ,  Vu Viet Thuy (Blekinge Institute of Technology (BTH), Karlskrona, Sweden) ,  Machado Renato (Aeronautics Institute of Technology (ITA), Sao Jose ́ dos Campos, Brazil)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4004805.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本レターでは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,波長照明分解能合成開口レーダ(SAR)変化検出方式における誤り警報の数を低減する方法を提案した。検出は,2つのステップで実行される:変化解析とオブジェクト分類。波長照明分解能SAR変化検出の簡単な技術を,関心の画像から潜在的ターゲットを抽出するために実行した。次に,CNNを用いて,ターゲットまたは非ターゲットとして変化マップ検出を分類し,さらに誤警報率(FAR)を低減した。このスキームをCARABAS-IIデータセットに対して試験し,96km2の試験領域にわたって3つの誤警報のみを報告し,一方,96%以上の検出確率を維持した。また,SARシステム測定キャンペーンの飛行ヘッディングが訓練と試験に用いる画像の間で最大100°まで異なる場合でも,ネットワークがFARをまだ低減できることを示した。Copyright 2022 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： *ネットワーク ,  照明 ,  分解能 ,  *ニューラルネットワーク ,  *波長 ,  画像 ,  ヘッディング ,  誤り率 ,  飛翔 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 変化検出 ,  *誤警報 ,  検出確率 ,  誤警報率 ,  オブジェクト分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  波長 ,  勾配 ,  分解能 ,  SAR ,  変化検出 ,  誤警報