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J-GLOBAL ID：202202285820462910   整理番号：22A1104580

深層学習と高速R-CNNを用いた画像ベース駐車占有検出【JST・京大機械翻訳】

Image-Based Parking Occupancy Detection Using Deep Learning and Faster R-CNN

著者 (4件)： Scekic Zoja (University of Donja Gorica,Faculty of Applied Sciences,Podgorica,Montenegro) ,  Cakic Stevan (University of Donja Gorica,Faculty for Information Systems and Technologies,Podgorica,Montenegro) ,  Popovic Tomo (University of Donja Gorica,Faculty for Information Systems and Technologies,Podgorica,Montenegro) ,  Jakovljevic Anja (DigitalSmart,Podgorica,Montenegro)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IT  ページ： 1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： スマート都市は,モノのインターネットと人工知能の利用が増加している1つの地域である。スマート都市の概念は,生活の質をよりよくし,地球温暖化,公衆衛生,エネルギーおよび資源のような重要な問題を解決することに依存している。スマート駐車管理は,スマート都市使用事例の1つである。本論文は,駐車場の画像を処理するための深層学習アルゴリズムの使用を記述し,それらの現在の占有率を決定する。予測モデルの開発は,12417の画像,Detectron2ソフトウェアライブラリ,およびFaster R-CNNアルゴリズムを有するPKLotデータセットを使用して行われた。得られたモデルは,駐車空間センサに統合でき,スマート駐車解を建設するために使用され,従って,都市地域における宇宙のより効率的な利用,交通渋滞の低減,および最小への駐車の低減につながる。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： アルゴリズム ,  *駐車 ,  駐車場 ,  都市 ,  人工知能 ,  市街地 ,  公衆衛生 ,  交通混雑 ,  宇宙空間 ,  占有率 ,  地球温暖化 ,  学習アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  CNN ,  駐車