The following table gives the preci

The following table gives the precision for each object class and average precision. There
methods run on a computer with the following configurations (CHIP Intel(R) Core(TM) i5-
2520M CPU @ 3.2 GHz x 2, RAM 8GB). We can observe that the human detection rate is very high (90%) while other classes detection rate is smaller, mostly with Trash class
because many object with rectangular appearance could be classified as Trash. Fig. 14 show
some examples of test results. For moving obstacles (human class), the system could be able
to detect human at minimum distance 2m.

Kết quả (Việt) 1:

Bảng dưới đây cho độ chính xác cho mỗi đối tượng lớp và trung bình là chính xác. Cóphương pháp chạy trên một máy tính với các cấu hình sau đây (CHIP Intel(R) Core(TM) i5-2520 M CPU @ 3.2 GHz x 2, RAM 8 GB). Chúng tôi có thể quan sát rằng tỷ lệ phát hiện con người là rất cao (90%) trong khi tỷ lệ phát hiện các lớp học khác là nhỏ hơn, chủ yếu là với thùng rác lớpbởi vì nhiều người phản đối với hình chữ nhật xuất hiện có thể được phân loại như thùng rác. Hình 14 Hiển thịmột số ví dụ về các kết quả thử nghiệm. Để di chuyển trở ngại (con người lớp), Hệ thống có thể có thểđể phát hiện con người ở khoảng cách tối thiểu 2m.

Kết quả (Việt) 2:

Bảng dưới đây cho biết độ chính xác cho từng lớp đối tượng và độ chính xác trung bình. Có
phương pháp chạy trên một máy tính với cấu hình như sau (CHIP Intel (R) Core (TM) i5-
2520M CPU @ 3.2 GHz x 2, RAM 8GB). Chúng ta có thể quan sát thấy tỷ lệ phát hiện con người là rất cao (90%) trong khi các lớp khác tỷ lệ phát hiện là nhỏ hơn, chủ yếu là với lớp Trash
vì nhiều đối tượng với sự xuất hiện hình chữ nhật có thể được phân loại là rác. Vả. 14 cho thấy
một số ví dụ về kết quả xét nghiệm. Để di chuyển các chướng ngại vật (class nhân), hệ thống có thể có khả năng
để phát hiện con người ở khoảng cách tối thiểu 2m.