文献

J-GLOBAL ID：202202252373633528   整理番号：22A0993563

UAVビデオ分析のための車両目標検出方法【JST・京大機械翻訳】

Vehicle Target Detection Method for Unmanned Aerial Vehicle Video Analysis

著者 (4件)： Tao Yingjie (華僑大学 工学院,福建 泉州 362021;華僑大学 工業智能化与系統福建省高校工程研究中心,福建 泉州 362021) ,  Zhang Weiwei (華僑大学 工学院,福建 泉州 362021;華僑大学 工業智能化与系統福建省高校工程研究中心,福建 泉州 362021) ,  Ma Xin (華僑大学 工学院,福建 泉州 362021;華僑大学 工業智能化与系統福建省高校工程研究中心,福建 泉州 362021) ,  Zhou Mi (華僑大学 工学院,福建 泉州 362021;華僑大学 工業智能化与系統福建省高校工程研究中心,福建 泉州 362021)
資料名： Huaqiao Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Huaqiao Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 43  号： 1  ページ： 111-118  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3297A  ISSN： 1000-5013  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 空中の車両のビデオ前処理と軽量ターゲット検出モデルを結合するカスケード方式を提案した。まず第一に,無人機で撮影した車両のビデオデータの冗長性の問題を目的として,2レベルフィルタをエッジ装置に設置して,フレームの画素と構造的差異によって冗長なフレームをフィルタリングして,次に,バックエンド検出モデルのフレーム数を大幅に減らした。次に,高精度ターゲット検出モデルの時間遅延の問題を目的として,チャネル剪定と層剪定法を採用して,YOLOv3モデルを圧縮して,PCに配置して,時間遅れと精度のバランスを実現した。実験結果は,2レベルフィルタが90%以上の冗長フレームを効果的にフィルタリングでき,元のモデルと比較して,圧縮モデルが精度が2%だけ減少するとき,検出速度は78.3%増加し,36.9フレームs-1に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧縮 ,  検出 ,  冗長性 ,  フレーム ,  前処理 ,  フィルタリング ,  画素 ,  *検出法 ,  無人機 ,  *録画装置 ,  端部 ,  チャネル
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  *ビデオ分析 ,  ターゲット検出 , 【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)： UAV ,  ビデオ分析 ,  目標 ,  検出方法