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J-GLOBAL ID：201702263919575136   整理番号：17A1395528

BING目的性と背景推定に基づく移動目標検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A moving target detection algorithm based on BING objectness and background estimation

著者 (5件)： Zhang Caiyou (State Grid Zhejiang Electric Power Company Information & Telecommunication Branch, Hangzhou 310007, P. R. China) ,  Dai Bo (State Grid Zhejiang Electric Power Company Information & Telecommunication Branch, Hangzhou 310007, P. R. China) ,  Jiang Hongcheng (State Grid Zhejiang Electric Power Company Information & Telecommunication Branch, Hangzhou 310007, P. R. China) ,  Shen Xiaojun (State Grid Zhejiang Electric Power Company Information & Telecommunication Branch, Hangzhou 310007, P. R. China) ,  Yao Yiyang (State Grid Zhejiang Electric Power Company Information & Telecommunication Branch, Hangzhou 310007, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 10795-10800  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： 本論文では,ビデオ監視システムのための知的画像処理法を検討した。二値正規化勾配(BING)オブジェクト性と背景推定を組み合わせた移動ターゲット検出のための高速でロバストなアルゴリズムを提案した。リアルタイム監視システムは,雑音と環境に対してロバストに移動物体を検出する必要がある。提案した方法は,感度パラメータを持つ単純な背景推定モデルを用いて画像中の粗い移動前景のセットを抽出した。も他候補物体窓を推定するために前景セット内で目的性検出を用いた。地域の交差による標的(歩行者/自動車)領域は前者二段階に由来する。移動物体を追跡する高速するために,提案した方法は,速度と移動物体により形成された群の方向を予測した。に加えて,時間コストは,推定領域の減少により減少した。屋外データセット上での実験を行い,組合せ法は高い検出率(DR)を達成したが,また,偽警報比(FAR),時間コストを減少させることができることを示した。最後に,実験は,提案した方法が環境影響に対するロバスト性と速度,リアルタイム監視システムに適していることを示した。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： 自動車 ,  画像 ,  画像処理 ,  ロバスト性 ,  警報 ,  移動体 ,  歩行者 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出率 ,  前景 ,  リアルタイムモニタリング ,  ターゲット検出 ,  ビデオ監視 ,  *検出アルゴリズム ,  *背景推定 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 背景推定 ,  移動目標 ,  検出アルゴリズム