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J-GLOBAL ID：202202262016354011   整理番号：22A0397823

CODNet:ナビゲーション後の電力線のための中心および方向検出ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

CODNet: A Center and Orientation Detection Network for Power Line Following Navigation

著者 (6件)： Dai Zhiyong (School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Yi Jianjun (School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Zhang Hanmo (Shanghai Aerospace Control Technology Institute, Shanghai, China) ,  Wang Danwei (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Huang Xiaoci (School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai, China) ,  Ma Chao (School of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8014805.1-5  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： 最近,インテリジェント無人機(UAV)は,電力線検査における柔軟性と生産性の大きな利点を示し,ナビゲーション後の自動電力線のための空中画像からの送電線のロバスト検出が必要である。しかし,乱雑な背景から正確に電力線を同定することは,搭載カメラの限られた分解能と雑音の多い環境のために挑戦的である。本レターでは,UAVナビゲーションの適用のために,CODNetによって表示される新しい電力線検出法を提案した。既存の研究と異なり,提案方法は,自動的にクラッタバックグラウンドから電力線の特徴を抽出して,同時に場面における電力線の中心と方向を予測することができる。さらに,UAVの自動ナビゲーションのためのガイドとして,検出電力線の平均位置と方向を要約する新しいクラスタリング法を導入した。最後に,実験結果は,CODNetの有効性と優位性の両方を実証した。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： カメラ ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  *送電線 ,  分解能 ,  柔軟性 ,  検出法 ,  無人機 ,  クラッタ ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 空中画像 ,  クラスタリング法 ,  乱雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： ナビゲーション ,  電力線