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J-GLOBAL ID：201802211627843381   整理番号：18A1313549

交通路監視ビデオの多目標追跡の可視化【JST・京大機械翻訳】

Visualization of Cross-View Multi-Object Tracking for Surveillance Videos in Crossroad

著者 (3件)： Liu Caihong (北京理工大学計算机学院 北京 100081) ,  Zhang Lei (北京理工大学計算机学院 北京 100081) ,  Huang Hua (北京理工大学計算机学院 北京 100081)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 41  号： 1  ページ： 221-235  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： 広域シーンのマルチターゲット追跡と表示は,インテリジェントモニタリングの基本要求の1つである。本論文では,ビデオシーンの幾何学的情報を用いて,視域モザイクに基づくマルチターゲット追跡の可視化アルゴリズムを設計した。アルゴリズムは,4つのステップ,すなわち,視域バックグラウンドのモザイク,ターゲット検出,マルチターゲット追跡,および可視化表示を含んでいる。背景画像の幾何学的情報支援の半相互作用モードを用いて,視野背景のモザイクステップは,異なる視点から参照視野平面までの単一変換行列を計算する。SPHPアルゴリズムを用いて,すべての登録画像を線形に融合し,バックグラウンドモザイクを達成した。ターゲット検出手順は,ViBe背景モデリングアルゴリズムを用いてターゲットを分離,検出精度を改善する。多目標追跡は,各視角からモザイク視域平面までのマッピング関係を結合して,目標の位置決め情報を得る。Kalmanフィルタと最小平均二乗誤差の軌道マッチングを用いて,マルチターゲットの一貫性追跡を実現した。実験結果は,このアルゴリズムが,統一視野の下で複数の視野の監視場面情報を表示でき,交通路の監視に便利であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  線形性 ,  モザイク性 ,  *可視化 ,  マッチング ,  アルゴリズム ,  相互作用 ,  位置決め ,  *録画装置
準シソーラス用語： 最小平均二乗誤差 ,  視角 ,  検出精度 ,  ターゲット検出 ,  マルチターゲット ,  *多ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cross-view ,  multi-object tracking ,  homography ,  ViBe ,  Kalman filter ,  trajectory correspondence

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)： 交通 ,  ビデオ ,  多目標追跡 ,  可視化