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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

ブースティングによる機械学習に基づく海底物体の検出

http://hdl.handle.net/10228/5948
http://hdl.handle.net/10228/5948
176496c0-4d2a-42c6-8af4-ecd29384eb22
名前 / ファイル ライセンス アクション
JJSNAOE18_115.pdf JJSNAOE18_115.pdf (923.5 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2016-12-14
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル ブースティングによる機械学習に基づく海底物体の検出
言語 ja
タイトル
タイトル Detection of Underwater Objects Based on Machine Learning
言語 en
言語
言語 jpn
著者 丹, 康弘

× 丹, 康弘

WEKO 17252

ja 丹, 康弘

en Tan, Yasuhiro

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タン, ジュークイ

× タン, ジュークイ

WEKO 399
e-Rad_Researcher 40363395
Scopus著者ID 7402302537
九工大研究者情報 35

en Tan, Joo kooi
Tanjo, Yui

ja タン, ジュークイ
丹上, 結乃純


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金, 亨燮

× 金, 亨燮

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kim, Hyoungseop
Kamiya, Tohru

ja 金, 亨燮
神谷, 亨

ja-Kana カミヤ, トオル


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石川, 聖二

× 石川, 聖二

WEKO 404
e-Rad_Researcher 90128116
Scopus著者ID 55539203500

ja 石川, 聖二

en Ishikawa, Seiji


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Side-scan and forward looking sonars are some of the most widely used imaging systems for obtaining large scale images of a seafloor, and their use continues to expand rapidly with their increasing deployment on Autonomous Underwater Vehicles. However, it is difficult to extract quantitative information from the images generated from these processes, in particular, for the detection and extraction of information on the objects within these images. We propose in this paper an algorithm for automatic detection of underwater objects in side-scan images based on machine learning employing adaptive boosting. Experimental results show that the method produces consistent maps of a seafloor.
言語 en
書誌情報 ja : 日本船舶海洋工学会論文集
en : Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers

巻 18, p. 115-121, 発行日 2014-03-06
出版社
出版者 日本船舶海洋工学会
言語 ja
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2534/jjasnaoe.18.115
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12057769
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1880-3717
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1881-1760
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2013 社団法人 日本船舶海洋工学会
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/35_ja.html
連携ID
値 5863
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Ver.1 2023-05-15 13:10:37.363601
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