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J-GLOBAL ID：201702254211329288   整理番号：17A0967487

広域空中監視でのマルチターゲット追跡のための局所文脈の探索【Powered by NICT】

Exploring Local Context for Multi-target Tracking in Wide Area Aerial Surveillance

著者 (2件)： Chen Bor-Jeng ,  Medioni Gerard
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACV  ページ： 787-796  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： 広域空中画像における多くの車両を追跡広視野における事象を理解するために重要である。手法の大部分は,トラックにフレーム差分から検出を目的としている。しかし,遅いまたは停止車両は長期欠損検出をもたらし,さらに不連続追跡を引き起こす。欠損検出を回収するための出現手がかりに単に依存し困難であるターゲットは極端に小さく,グレースケールである。本論文では,局所文脈トラッカ(LCT),運動検出に依存しないとの結合による検出関連トラッカーの限界を検討した。一方,LCTは,隣接する空間関係を学習し,グラフ最適化を用いて連続フレーム中の各ターゲットを追跡した。近くの標的への漂流避けるために文脈的制約条件を利用した。実行可能解に効率的に低密度および高密度流から仮説を生成した。一方,バッチ処理におけるショートトラックを抽出する検出関連戦略を用いた。からの付加的な仮説を生成することにより融合検出を扱う。広域空中画像シーケンス上での評価により,最新法よりも著しい改善を示した。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： バッチ処理 ,  不連続性 ,  最適化 ,  グレースケール ,  *動き検出
準シソーラス用語： 画像列 ,  高密度 ,  低密度 ,  空間的相関関係 ,  広視野 ,  空中画像 ,  *マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  レーダ  (ND13010H) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広域 ,  マルチ ,  ターゲット追跡 ,  文脈 ,  探索