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講演抄録/キーワード
講演名 2021-11-12 14:00
Detecting moving ships in ALOS-2 spotlight SAR images by deep learning model
Takero YoshidaTUMSATSANE2021-57
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Spotlight SAR image has high resolution with long azimuth integration time. Meanwhile moving objects like ships are not focused due to the long integration time. Therefore, the moving ships in the spotlight SAR images are emerged as extended shapes in the azimuth direction. It is a typical imaging of moving ships in a spotlight mode, and therefore we can classify ships into moving and stationary cases. This paper shows the detection of moving ships by deep learning method, in particular using YOLOv5 model, which is relatively new method in a framework of YOLO family. ALOS-2/PALSAR-2 spotlight SAR images were analyzed and moving ships were detected by YOLOv5 model.
キーワード (和) Spotlight SAR / Ship detection / YOLO / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 236, SANE2021-57, pp. 136-138, 2021年11月.
資料番号 SANE2021-57 
発行日 2021-11-04 (SANE) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SANE2021-57

研究会情報
研究会 SANE  
開催期間 2021-11-11 - 2021-11-12 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ICSANE2021/地下電磁計測ワークショップ 
テーマ(英) ICSANE2021/Workshop on subsurface electromagnetic measurement 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SANE 
会議コード 2021-11-SANE 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detecting moving ships in ALOS-2 spotlight SAR images by deep learning model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Spotlight SAR /  
キーワード(2)(和/英) Ship detection /  
キーワード(3)(和/英) YOLO /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 毅郎 / Takero Yoshida / ヨシダ タケロウ
第1著者 所属(和/英) 東京海洋大学 (略称: 東京海洋大)
Tokyo University of Marine Science and Technology (略称: TUMSAT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-11-12 14:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SANE 
資料番号 SANE2021-57 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.236 
ページ範囲 pp.136-138 
ページ数
発行日 2021-11-04 (SANE) 


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