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J-GLOBAL ID：201802280690413394   整理番号：18A1148056

非拘束環境における車両検出と同定【JST・京大機械翻訳】

Vehicle detection and identification in an unconstrained environment

著者 (2件)： Herle Lavanya (Department of Computer Science and Engineering, Visvesvarya National Institute of Technology, Nagpur) ,  Sharma Poonam (Department of Computer Science and Engineering, Visvesvarya National Institute of Technology, Nagpur)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RISE  ページ： 66-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通監視ビデオにおける車両の検出と同定は,監視システムを自動化し,また知的輸送システムを構築するために非常に重要である。本論文では,照明の変化のような問題を扱う車両を検出し同定するロバストな方法を提案した。バックグラウンド減算は,Gauss混合モデルと視覚バックグラウンドエクストラクターの両方を用いて行い,背景における動的変化をサポートする。車両は画像フレームの輪郭を見つけることによって検出される。車両は各車両に対して独特のIDを割り当てることによって追跡される。検出された車両の重心と既存の車両の間の距離を計算した。もし距離が閾値より大きいならば,車両は新しく到着すると考えられ,ユニークなIDは更なる追跡のために割り当てられる。そうでなければ,車両は以前のフレームと同じIDを得る。検出された車両は,各フレームにおけるサポートベクトルマシンを用いて分類され,車両がシーンから出ているときに最終的な決定が行われる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  自動化 ,  ロバスト性 ,  交通システム ,  サポートベクトルマシン ,  録画装置 ,  重心 ,  監視装置 ,  *減算
準シソーラス用語： 画像フレーム ,  Gauss混合モデル ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 拘束 ,  環境 ,  車両検出 ,  同定