次世代型知的防犯カメラのための機械学習の組込実装によるシーン検知システムに関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS17102

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2017/09/22

タイトル(英語): A Study on Automatic Scene Detection by Implementation of Machine Learning

著者名: 徳山 盛隼(琉球大学),林 輝(琉球大学),宮里 太也(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Seijun Tokuyama(University of the Ryukyus),Hui Lin(University of the Ryukyus),Takaya Miyazato(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 画像認識|機械学習|人工知能|組込実装|防犯カメラ|ＳＶＭ|Image Understanding|Machine Learning|Artificial Intelligence|Hardware Imprementation|Security Camera|SVM

要約(日本語): 本研究では、オブジェクト検知機能を実行可能な機械学習システムを1ボードコンピュータへ組込み実装することを試みた。これにより、小型化と可搬性および汎用性を実現し、防犯カメラや自動精算システムなど様々な分野への応用の可能性を検討する。

要約(英語): This study aims to develop a simple on-board implementation of machine learning system, for improvement of usability of artificial intelligence. In place of using desktop PC or other large computers, we implemented machine learning system by using digital processing on raspberry pi board. We show some experimental results and future works.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,176 Kバイト