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J-GLOBAL ID：201702269245009143   整理番号：17A0278201

世界観II画像からの車両検出のための最適パラメータ組合せ【Powered by NICT】

The optimal parameter combination for vehicle detection from worldview-2 imagery

著者 (2件)： Liang Yanping (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Yang Qiang (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： LISS  ページ： 1-4  発行年： 2016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： 車両検出と交通流パラメータ抽出高分解能画像からは,近年一般的な研究トピックスである。市販eCognition~(R)ソフトウェアの助けを借りて,オブジェクトベース画像解析は,車両の検出と同定のための広く使われている方法になってきた。プロセスでは,最適セグメンテーションパラメータの決定は,車両検出と分類の精度ために非常に重要である。本研究では,WorldView 2画像から切り取った試料として道路サブセットを用いた「試行錯誤的」戦略による車両検出のための最適パラメータの組合せを得た。スケール値は30であった場合,より良好な車両検出結果は0.5m分解能画像で容易に得られる,形状値は0.4に設定し,コンパクト性値は0.5と一定に維持した。同時に,車両のセグメンテーション精度は,形状値の増加と共に一定スケール値を徐々に下降する傾向があり,形状値は0.5;より大きい場合,精度は急激に低下したことが明らかになった明白な傾向も下行一般スケール値の増加に伴って一定形状値を保持していた。実験結果は同様の車両サイズと同じ分解能画像からの車両検出に直接適用でき,また他の条件における元のパラメータの迅速設定のための有用な参照となるであろう。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 交通流 ,  コンパクト性 ,  道路 ,  セグメンテーション ,  部分集合 ,  ソフトウェア ,  *画像 ,  分解能
準シソーラス用語： オブジェクトベース画像解析 ,  高精細画像 ,  パラメータ抽出 ,  *最適パラメータ ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 世界観 ,  車両検出 ,  最適パラメータ ,  組合せ