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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| ELCAS_J_3_85.PDF | 928.59 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
| DCフィールド | 値 | 言語 |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 安岡, 里都 | ja |
| dc.contributor.author | 薗頭, 元春 | ja |
| dc.contributor.author | 飯山, 将晃 | ja |
| dc.contributor.alternative | Yasuoka, Rito | en |
| dc.contributor.alternative | Sonogashira, Motoharu | en |
| dc.contributor.alternative | Iiyama, Masaaki | en |
| dc.contributor.transcription | ヤスオカ, リト | ja |
| dc.contributor.transcription | ソノガシラ, モトハル | ja |
| dc.contributor.transcription | イイヤマ, マサアキ | ja |
| dc.date.accessioned | 2018-04-16T07:17:01Z | - |
| dc.date.available | 2018-04-16T07:17:01Z | - |
| dc.date.issued | 2018-03 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/230596 | - |
| dc.description.abstract | 本研究では, 室内環境を対象として環境内に存在する物体を自律移動型のロボット(ドローン)を用いて認識するシステムの構築を行う. 画像認識などの分野で活用が盛んに研究されている深層学習を用い, ドローンから撮影した画像に何が写っているのかを判別すること, すなわち物体認識を行うことに対して, その精度を高めることを目的とした. 研究手法としては, まずドローンを室内で飛行させ, ドローン前方に付けられているカメラで室内の様子を撮影した. その後, 撮影した画像を用いて室内に何があるのか物体認識を行った. 物体認識にはVGG16を用いPython製の深層学習ライブラリであるKerasにより実装した. 画像内に複数の物体が存在する場合もしくは何も存在しない場合などに対して, 尤度を活用して安定して認識できるようにした. | ja |
| dc.description.abstract | In this paper, we report on a system that recognizes objects indoors with an autonomous mobile robot drone. A contribution of our research is that we improve the accuracy of object recognition in such scenes by employing a deep learning technique that has been studied in the field of image recognition. Our system takes images using a flying drone, and recognizes an object in the images. We developed our system using Python with a Keras framework. In order to recognize a situation with no objects in a scene, we use the likelihood of the object recognition. | en |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.language.iso | jpn | - |
| dc.publisher | 京都大学学際融合教育研究推進センター高大接続科学教育ユニット | ja |
| dc.subject | 物体認識 | ja |
| dc.subject | 深層学習 | ja |
| dc.subject | 畳み込みニューラルネット | ja |
| dc.subject | ドローン | ja |
| dc.subject | 尤度 | ja |
| dc.subject | Objects recognition | en |
| dc.subject | Deep learning | en |
| dc.subject | Convolutional neural network | en |
| dc.subject | Drone | en |
| dc.subject | Particular degree | en |
| dc.title | <論文・報告>ドローン搭載カメラ画像を用いた物体認識 | ja |
| dc.title.alternative | An Object Recognition with Photographs That Was Taken By a Drone' Camera | en |
| dc.type | journal article | - |
| dc.type.niitype | Journal Article | - |
| dc.identifier.ncid | AA12881679 | - |
| dc.identifier.jtitle | ELCAS Journal | en |
| dc.identifier.volume | 3 | - |
| dc.identifier.spage | 85 | - |
| dc.identifier.epage | 87 | - |
| dc.textversion | publisher | - |
| dc.sortkey | 19 | - |
| dc.address | 京都府立洛北高等学校 | ja |
| dc.address | 京都大学大学院情報学研究科 | ja |
| dc.address | 京都大学学術情報メディアセンター | ja |
| dc.address.alternative | Kyoto Prefectural Rakuhoku high school | en |
| dc.address.alternative | Graduate School of informatics, Kyoto University | en |
| dc.address.alternative | Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University | en |
| dcterms.accessRights | open access | - |
| 出現コレクション: | Vol. 3 | |
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