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J-GLOBAL ID：202002225642716097   Reference number：20A0948676

Examination of data extension method in disaster management field.

防災分野へ機械学習を適用する際のデータ拡張手法の検討

Author (4)： NAKAMURA KOTA (日本大) ,  MONMA EIICHIRO (日本大) ,  ONO TAKASHI (日本大) ,  NAKAMURA YOSHIO (ホーチキ)
Material： 電気学会研究会資料
Issue： PI-20-001-019/IIS-20-032-050 知覚情報研究会/次世代産業システム研究会  Page： 1-5  Publication year： Mar. 23, 2020 
JST Material Number： Z0924B  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *machine learning ,  detection ,  smoke ,  object recognition ,  *disaster prevention ,  camera ,  *fire ,  data ,  software component ,  annotation ,  automation ,  image ,  computer graphics
Semi thesaurus term： *smoke detection ,  deep learning ,  object detection ,  monitoring camera ,  fire detection ,  learning data ,  game engine ,  *YOLOv3 ,  automatic image annotation ,  gray-scale image ,  false positive

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Fire  (RA02020B)

Reference (4)：

• Joseph Redmon, Ali Farhadi :“YOLOv3: An Incremental Improvement”, arXiv:1804.02767v1 [cs.CV] 8 Apr 2018
• 中島和樹,門馬英一郎,小野 隆:“Deep learningを用いた屋内火災及び煙検知の基礎研究”,2018IEEJapan 2018/7/30
• https://github.com/qqwweee/keras-yolo3(last visited:February 10,2020)
• ぱくたそ(www.pakutaso.com)(last visited: January 22, 2020)

Terms in the title (4)： 防災 ,  機械学習 ,  データ拡張 ,  手法