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J-GLOBAL ID：202202283387776235   整理番号：22A0654513

航空機の自動視覚ベース地上制御のためのオンライン行動変化検出【JST・京大機械翻訳】

Online Action Change Detection for Automatic Vision-based Ground Control of Aircraft

著者 (5件)： Huo Qingze (Cornell University) ,  Shi Yifeng (Cornell University) ,  Liu Chang (Cornell University) ,  Tarokh Vahid (Duke University) ,  Ferrari Silvia (Cornell University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 2031  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
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： 古典的行動認識アルゴリズムは,ビデオをクリッピングするか,または初期および最終時間フレームを選択することによって,行動のために時間ウィンドウを事前選択するためにユーザを必要とする。最近,非トリミングビデオから鍵行動を検出する新しい深層学習アルゴリズムが開発された。しかし,それらは,連続動作シーケンスを時間的にセグメント化するのに不適当であり,自律システムの実装には計算上高価である。本論文は,高速で正確なオンライン行動変化検出フレームワークを提示した。ストリーミングRGBビデオを与えられた場合,このアルゴリズムを用いてシーケンスの任意の変化を検出した。新しい動作が発見されるならば,行動認識モジュールは作用を分類するために適用されるであろう。既存の方法と比較して,この2段階方式は,あらゆる時間ウィンドウに関して認識アルゴリズムを適用することによって,計算コストを減少して,各々の作用の開始時間ステップを正確に位置決めすることによって分類精度を改良した。非現実エンジンを用いて作成した模擬空港環境において,フレームワークは,自律航空機の動きを制御するためにジェスチャコマンドを送る地上乗員からの逐次ジェスチャの検出と認識によって実証され,検証された。ハイブリッド最適制御装置を開発し,空港マップや基準線のようなフレームワークと事前情報から得た視覚情報を結合して,空港を安全に端末ゲートにナビゲートする。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *視覚 ,  数列 ,  *航空機 ,  セグメンテーション ,  空港 ,  フレーム ,  録画装置 ,  端末装置 ,  学習アルゴリズム ,  ストリーミング ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 事前知識 ,  認識アルゴリズム ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 航空機 ,  視覚 ,  地上 ,  オンライン ,  行動 ,  変化検出