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J-GLOBAL ID：201702241063100407   整理番号：17A1854974

マルチフレームバックグラウンドと二重閾値の結合による移動目標検出法【JST・京大機械翻訳】

Moving Target Detection Method Based on Multi-frame Background Subtraction and Double-threshold

著者 (5件)： Wang Kai (中国民用航空総局第二研究所 科研開発中心,四川 成都,610041) ,  Wu Min (中国民用航空総局第二研究所 科研開発中心,四川 成都,610041) ,  Yao Hui (中国民用航空総局第二研究所 科研開発中心,四川 成都,610041) ,  Yang Fan (中国民用航空総局第二研究所 科研開発中心,四川 成都,610041) ,  Zhang Xiang (電子科技大学 電子工程学院,四川 成都,611731)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 1  ページ： 179-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： ビデオ監視シーンにおける移動目標の高速で正確な検出を効果的に解決するために,多重フレームの背景差と二重閾値を組み合わせた移動目標検出法を提案した。最初に,背景画像を得るために,Surendra背景モデルを改良し,そして,2つの閾値を,灰色差分画像によって,検出し,そして,低閾値閾値を,明白な前景目標(粗検出)を検出するために,用いた。粗い検出に基づいて,高い閾値の閾値を用いて,粗い検出におけるノイズ目標と偽ターゲット(すなわち,細かい検出)を除去し,最終的に,ビデオ監視場面における移動目標の正確な検出効果を達成した。車両や歩行者などの異なる対象の監視シーンに対して実験を行い、本方法がノイズと偽目標の干渉を有効に抑制できるだけでなく、迅速かつ正確に前景目標を分割できることを検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *検出法 ,  歩行者 ,  高速度
準シソーラス用語： 前景 ,  差分画像 ,  背景モデル ,  背景画像 ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-frame background subtraction ,  double-threshold ,  target detection ,  Surendra background model ,  gray deference image

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 閾値 ,  移動目標 ,  検出法