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J-GLOBAL ID：201702284628595116   整理番号：17A1868583

対称フレーム差とブロックバックグラウンドモデリングに基づく無人ビデオ車両の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic vehicle detection from UAV videosbased on symmetrical frame difference and background block modeling

著者 (4件)： Peng Bo (重慶交通大学交通運輸学院,重慶,400074) ,  Cai Xiaoyu (重慶交通大学交通運輸学院,重慶,400074) ,  Zhang Youjie (重慶交通大学交通運輸学院,重慶,400074) ,  Li Shaobo (重慶交通大学交通運輸学院,重慶,400074)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 47  号： 4  ページ： 685-690  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  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： 広域の視点から交通流情報を正確に識別するために,UAVのビデオに基づく対称フレーム差とブロック背景モデリングに基づく車両自動検出法を提案した。まず第一に,ビデオ画像を4×4次元処理とグレースケール処理によって処理して,次に,関心領域(ROI)を人工的に抽出して,画像次元を減少させて,検出領域を検出した,そして,それは画像の次元を減少させることができた。次に,ROIにおける移動目標を対称フレーム差分法により抽出し,背景画像をブロックバックグラウンドモデリングにより得た。次に,車両の情報を背景差分によって抽出した。最後に,形態学的処理法に基づいて,ノイズを除去し,車両認識を実現した。さらに,車両認識アルゴリズムに対する正の検出率,再検査率,漏れ検出率と誤検出率の4つの評価指標を提案した。このアルゴリズムを150フレームのUAVのビデオ画像に基づいて試験した結果,以下のことが分かった。このアルゴリズムは,高い陽性率(92.29%),低い検出率(平均7.31%)および誤検出率(平均0.39%)を持ち,一方,再検査率は0であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 差分法 ,  *対称性 ,  アルゴリズム ,  *録画装置 ,  画像 ,  交通流 ,  グレースケール ,  雑音
準シソーラス用語： 誤検出率 ,  再検査 ,  検出率 ,  背景差分法 ,  背景画像 ,  ビデオ画像 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： intelligent transportation ,  vehicle detection ,  symmetrical frame difference ,  background modeling ,  unmanned aerial vehicle ,  region of interest

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 対称 ,  ビデオ ,  自動検出