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J-GLOBAL ID：201602279357320460   整理番号：16A0790649

空間タスクをつかむに向けての目標輪郭追跡方法を【JST・京大機械翻訳】

Detecting and Tracking Method for Space Target Grasping Based on Contour Features Detection

著者 (4件)： Kang Rufei (Department of Control Engineering,The Second Artillery Engineering University) ,  Wang Shicheng (Department of Control Engineering,The Second Artillery Engineering University) ,  Liu Zhiguo (Department of Control Engineering,The Second Artillery Engineering University) ,  Yang Dongfang (Department of Control Engineering,The Second Artillery Engineering University)
資料名： Zhongguo Kongjian Kexue Jishu  (Zhongguo Kongjian Kexue Jishu)
巻： 35  号： 6  ページ： 57-65  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2246A  ISSN： 1000-758X  CODEN： ZKKJEK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 空間把握タスクにおいて,視野背景が複雑であるか,または,光条件の変化が激しい,また相対運動が存在する。本論文では,1つの新しい動的輪郭特徴検出追跡法を提案した。まずグレイレベル勾配に基づいて,形状マッチングを導入し、面積と自己適応グレースケール閾値の調整方法をスクリーニングし,輪郭抽出のロバスト性を向上した。その後,この抽出結果に基づいて,画像シーケンスの時間関連制約補助GVF SNAKEアルゴリズムを利用して輪郭追跡を行い,動的検出速度を向上した。最後に,空間把握タスクのリアルタイム要求を考慮して,CUDA演算アーキテクチャを採用し,そして一組の逐次画像シーケンスに対して輪郭追跡実験を行い,アルゴリズムに対して並列処理を行った。実験の結果,この方法はCUDAプラットフォームの下で輪郭追跡速度は10フレーム/Sを達成して,輪郭検出の正確さの基礎を保証する上で,検出速度を有意に改善した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グレースケール ,  *空間知覚 ,  並列処理 ,  演算 ,  制約条件 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： CUDA ,  画像列 ,  輪郭抽出 ,  自己適応 ,  形状マッチング ,  グレイレベル ,  特徴検出 ,  動的輪郭 ,  *輪郭追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Contour detection ,  Space target grasping ,  Time-domain constraints ,  Space mission

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： タスク ,  目標 ,  輪郭追跡