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J-GLOBAL ID：201802277584320949   整理番号：18A0291933

衛星画像伝送追跡最適化識別法のシミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Simulation Research on the Optimal Identification Method of Satellite Image Transmission and Tracking

著者 (2件)： Li Rui (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州,730000) ,  Liu Tongfei (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州,730000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 9  ページ： 30-33,93  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 衛星画像転送に対して追跡識別方法を最適化することにより、衛星画像処理過程の目標追跡効果と正確性を有効に向上させることができる。複数の特徴目標を追跡するためには,非敏感な特徴と色特徴を融合し,追跡精度を保証し,目標追跡を達成する必要がある。従来の方法は,テクスチャ特徴,色特性,運動エッジ特性などを融合することによって目標を表現するが,しかし,それは反復的探索を無視することによって,複雑な追跡複雑性をもたらした。改良粒子フィルタと平均シフトの組合せに基づく新しい追跡法を提案した。粒子フィルタを用いて,初期状態推定を得,次に,Kalmanフィルタを用いて,初期推定結果の最適推定を得,そして,推定精度を改善するために,最適化を,行った。そして,それは,推定精度を向上させることができた。追跡において,Harrisコーナーを用いて,ターゲットの回転,照明,および部分的アフィン変換に敏感でなく,色特徴を融合することにより,複雑なバックグラウンドによる追跡の失敗を解決した。次に,クラスタ中心を代表的粒子として用いて,平均シフト反復探索を行い,反復粒子を減少させることによって,認識法の計算複雑性を減少させた。実験結果は,改良された認識法がロバスト性とリアルタイム性の両方において改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  アフィン変換 ,  計算量 ,  *最適化 ,  ロバスト性 ,  *衛星利用画像 ,  Kalmanフィルタ ,  クラスタ
準シソーラス用語： 推定精度 ,  平均シフト ,  粒子フィルタ ,  複雑性 ,  色特徴 ,  正確性 ,  ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Target tracking ,  Multi feature ,  Satellite image

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  フィルタ一般  (NC04021I) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 衛星画像 ,  追跡 ,  最適化 ,  識別 ,  シミュレーション ,  研究