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J-GLOBAL ID：201702280951518172   整理番号：17A0021091

領域ベースの畳込みニューラルネットワークを用いた空港舗装の異物検出【Powered by NICT】

Foreign Object Debris Detection on Airfield Pavement Using Region Based Convolution Neural Network

著者 (4件)： Cao Xiaoguang ,  Gong Guoping ,  Liu Miaoming ,  Qi Jun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DICTA  ページ： 1-6  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： 空港舗装における複雑な背景のために,種々のタイプとサイズの異物デブリ(FOD)を検出することは困難である。本論文では,空間的変圧器ネットワーク(STN)地域提案技術(例えば領域提案ネットワーク)と畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいFOD検出フレームワークを提案した。利点は,一方では,CNNと領域提案ネットワークを初めてFODの検出のための紹介した一方地域提案ネットワークは高品質候補ボックスを生成し,省時間と同時に高い物体速度を達成できた。実験結果は,提案した方法が複雑なシーンにおけるFODを検出するための迅速で効果的であることを明らかにした。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： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *畳込み ,  高品質

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  空港舗装 ,  異物検出