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J-GLOBAL ID：201702245834872147   整理番号：17A0942692

並列処理を用いた多物体追跡【Powered by NICT】

Multi object tracking using parallel processing

著者 (1件)： Hussain D. M. Akbar (Aslborg University, Denmark)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIEECT  ページ： 1  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一物体追跡または,が,近傍における複数オブジェクトすれば突然,より複雑になる複雑なシナリオではない。直線移動の代わりにこれらの物体は操縦を開始するかどうかがより困難となる。現在複数物体追跡:正しいオブジェクトモデリング,予測,データ結合,最終的に誤り訂正における課題である。物体経路を記述するモデルの二種類がある:直線運動経路と操縦物体経路モデル。経路モデルに基づいて,次の可能な位置物体を予測することができ,予測位置が可能データ結合を作るのに使用し,補正は,実際の物体位置を得るために行った。データ結合は最初に二つの方法,決定論的手法と第二に確率論的手法を持っている。以上記述したこのようなシステムを構築する際の固有の課題を示したが,それはこのような複雑なシステムの実装するとき,計算能力と記憶は最も高い需要がある。全体で見る計算とメモリ要求を扱うために一つ以上の処理装置を使用できた。本発表では,効率的なオブジェクト追跡システムを構築し,種々のシナリオを考慮した課題の詳細な詳細による複数物体追跡を解析するために並列処理アーキテクチャを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率論 ,  直線運動 ,  *並列処理 ,  記憶装置 ,  予測 ,  処理装置 ,  誤り訂正 ,  計算機アーキテクチャ ,  モデル
準シソーラス用語： 決定論的方法 ,  データ結合 ,  複数物体追跡 ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 並列処理 ,  物体追跡