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J-GLOBAL ID：202202276157241657   整理番号：22A0707460

宇宙システムの地上セグメントにおける物理的脅威検出のための意味融合ビデオコンテンツ解析からの重症度レベル評価【JST・京大機械翻訳】

Severity Level Assessment from Semantically Fused Video Content Analysis for Physical Threat Detection in Ground Segments of Space Systems

著者 (9件)： Antzoulatos Gerasimos (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Orfanidis Georgios (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Giannakeris Panagiotis (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Tzanetis Giorgos (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Kampilis-Stathopoulos Grigorios (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Kopalidis Nikolaos (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Gialampoukidis Ilias (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Vrochidis Stefanos (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece) ,  Kompatsiaris Ioannis (Information Technologies Institute (ITI), Centre for Research and Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki, Greece)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13106  ページ： 461-476  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 自然災害に関連した災害リスクは,時間的に加速するにもかかわらず,徐々に進化し,人造とサイバーの脅威は,技術における増加の進展と,複雑な,高度に連結された,重要なインフラストラクチャの現代環境を急速に利用している。したがって,これらの脅威が強化されているので,臨界インフラストラクチャのレジリエンスを強化するための行動は,それらの複雑なシステムならびに多リスクの性質を理解することによって,ステップアップされるべきである。この景観において,本研究の目的は,物理的手段を用いて作り出され,異種源(CCTVs,UAVsなど)によって捕獲された潜在的人造脅威を同定することを可能にするフレームワークを提案することである。高度な機械学習技術は,事象と有用な情報の分析を提供し,それは意味的に融合し,潜在的攻撃の厳しさレベルを推定し,リアルタイム監視とリスクを緩和するためのニーズを果たす。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： システム ,  リスク ,  レジリエンス ,  臨界 ,  自然災害 ,  インフラストラクチャー ,  *宇宙空間 ,  性質 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 災害リスク ,  リアルタイムモニタリング ,  *重症度 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： リスク評価 ,  重要なインフラストラクチャー ,  人工脅威 ,  ビデオベースオブジェクト検出 ,  顔検出と認識 ,  知識ベース表現 ,  重症度レベル推定

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (10件)： 宇宙 ,  地上 ,  セグメント ,  物理 ,  脅威 ,  意味 ,  融合 ,  ビデオコンテンツ解析 ,  重症度 ,  評価