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J-GLOBAL ID：201702278534574369   整理番号：17A1332297

改良された平均シフトアルゴリズムに基づく運動車両追跡【JST・京大機械翻訳】

Moving Vehicle Tracking Based on Improved Mean Shift

著者 (4件)： Lei Fei (北京工業大学 電子信息与控制工程学院,北京,100124) ,  Meng Xiaoqiong (北京工業大学 電子信息与控制工程学院,北京,100124) ,  Lv Lu (北京工業大学 電子信息与控制工程学院,北京,100124) ,  Huang Tao (北京工業大学 電子信息与控制工程学院,北京,100124)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 2  ページ： 106-109  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 交通領域におけるインテリジェントビデオ監視システムは,車両のリアルタイム追跡問題を効果的に解決した。移動車両の特性に従って,平均シフト(Mean Shift)と粒子フィルタの融合に基づく追跡アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,HSV色ヒストグラムを中心として,移動体のターゲットモデルを確立し,Bhattacharyya距離を用いて粒子領域と目標モデルの類似性を測定し,類似性に基づいて粒子重みを更新した。Mean Shiftクラスタリングを用いて,これらの粒子の候補領域は,観測モデルと再推定プロセスにより,より現実的な目標位置に近いことを示した。実験結果は,提案したアルゴリズムがリアルタイムでロバストであり,関心のある自動車の安定した追跡を実現できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  クラスタ化 ,  ロバスト性 ,  移動体 ,  *アルゴリズム ,  自動車 ,  モデル ,  類似性
準シソーラス用語： 実時間 ,  目標位置 ,  観測モデル ,  カラーヒストグラム ,  追跡アルゴリズム ,  粒子フィルタ ,  *平均シフト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Mean Shift ,  particle filter ,  sampling ,  target tracking

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 (4件)： 平均シフト ,  アルゴリズム ,  運動 ,  追跡