Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extended Abstract Version: CNN-based Human Detection System for UAVs in Search and Rescue

論文の概要: Extended Abstract Version: CNN-based Human Detection System for UAVs in Search and Rescue

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02870v1
Date: Thu, 4 Nov 2021 13:57:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-05 15:48:47.660388
Title: Extended Abstract Version: CNN-based Human Detection System for UAVs in Search and Rescue
Title（参考訳）: 拡張抽象版:捜索救助用uavのためのcnnに基づく人間検出システム
Authors: Nikite Mesvan
Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークとQuadcopterハードウェアプラットフォームを用いて,人間の探索と検出を行う手法を提案する。 Raspberry Pi Bに事前訓練されたCNNモデルを適用し、Quadcopterの底部に1台のカメラを設置する。実験の結果、Raspberry Pi Bの処理速度は3fpsだった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes an approach for the task of searching and detecting human using a convolutional neural network and a Quadcopter hardware platform. A pre-trained CNN model is applied to a Raspberry Pi B and a single camera is equipped at the bottom of the Quadcopter. The Quadcopter uses accelerometer-gyroscope sensor and ultrasonic sensor for balancing control. However, these sensors are susceptible to noise caused by the driving forces such as the vibration of the motors, thus, noise processing is implemented. Experiments proved that the system works well on the Raspberry Pi B with a processing speed of 3 fps.
Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークとQuadcopterハードウェアプラットフォームを用いて,人間の探索と検出を行う手法を提案する。 Raspberry Pi Bに事前訓練されたCNNモデルを適用し、Quadcopterの底部に1台のカメラを設置する。クアッドコプターは加速度計ジャイロセンサーと超音波センサーを使って制御のバランスをとる。しかし、これらのセンサは、モータの振動などの駆動力によって生じるノイズを受けやすいため、ノイズ処理を行うことができる。実験により、システムは3 fpsの処理速度でraspberry pi bでうまく動作することを証明した。

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