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J-GLOBAL ID：201802266008667999   整理番号：18A1818094

多次元動的テクスチャ解析に基づくスモッグ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Smoke Detection Algorithm Based on Multi-dimensional Dynamic Texture Analysis

著者 (3件)： Li Hongyan (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600) ,  Guo Renfu (上海海洋大学 愛恩学院,上海,201306) ,  Zhang Jing (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600)
資料名： Taiyuan Ligong Daxue Xuebao  (Taiyuan Ligong Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 4  ページ： 579-584  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2209A  ISSN： 1007-9432  CODEN： TLDXF3  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： 動的テクスチャ特性解析の信頼性を改善し,計算量を低減するために,多次元動的テクスチャ解析に基づく煙検出アルゴリズムを提案した。予備処理段階において,初期の煙霧の前景を,ICAの煙霧の前景によって,予備的に分離し,そして,煙の前景の分割精度を改善するために,GBVSによって,多重チャネルおよびマルチスケールの底層特性を抽出した。煙霧の特徴抽出の段階において,煙霧の色と背景差分の前処理によって,煙霧の候補領域を得て,次に,RGBとHOGの特性を,多次元特性分析に基づく煙霧特徴抽出検出(h-LDS/RGBH)の方式によって,最初に,提案した。最後に,多次元画像データの高次分解に基づいて,煙霧ビデオの動的特性を解析した。多次元動的テクスチャ解析(h-LDS/RGBH)は,スモッグの特性安定性が高くなく,スモッグの判断基準が簡単であるので,動的テクスチャ特性解析の信頼性を改善した。実験結果は,検出比率がLDSとh-LDS/RGBのものより高いことを示した。実験結果は,提案したアルゴリズムの検出比率がLDSとh-LDS/GRBより高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  前処理 ,  *高次元 ,  *スモッグ ,  判定基準 ,  性能分析 ,  *アルゴリズム ,  信頼性 ,  特徴抽出 ,  煙
準シソーラス用語： マルチスケール ,  前景 ,  煙霧 ,  *質感 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多次元 ,  テクスチャ解析 ,  スモッグ ,  検出アルゴリズム