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J-GLOBAL ID：201702268719418233   整理番号：17A1352538

高密度クラッタにおける無人航空機マルチターゲット追跡のための密度に基づく再帰RANSACアルゴリズム【Powered by NICT】

A density-based recursive RANSAC algorithm for unmanned aerial vehicle multi-target tracking in dense clutter

著者 (3件)： Yang Feng (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, China) ,  Tang Weikang (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, China) ,  Lan Hua (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 23-27  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： 目標物の追跡は,無人車両監視のためのホットな話題である。最近,新しいランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムが密なクラッタ環境における良好な追跡性能を示した。しかし,重い計算負荷は,無人航空機(UAV)のための使用を制限している。本論文では,密度ベースの再帰的ランダムサンプルコンセンサス(DBR RANSAC)アルゴリズムを提案したが,これは直接サンプリングにいくつかの段階内で測定の密度特性を利用している。DBR RANSACでは,サンプリングのランダム性を避けることができ,計算の複雑さは,特に高密度クラッタ中の減少させることができる。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示す。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： *無人機 ,  シミュレーション ,  *クラッタ ,  *アルゴリズム ,  計算量
準シソーラス用語： ランダム性 ,  計算負荷 ,  無人車 ,  *RANSAC ,  *ターゲット追跡 ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  運航技術  (QK05030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラッタ ,  無人航空機 ,  マルチ ,  ターゲット追跡 ,  密度 ,  RANSAC ,  アルゴリズム