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J-GLOBAL ID：202002238011859373   整理番号：20A1036008

リモートセンシングビデオデータに基づく自動目標追跡技術に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Automatic Target Tracking Technology Based on Remote Sensing Video Data

著者 (3件)： Yu Zhicheng (Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China) ,  Li Tao (Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China) ,  Liu Ke (Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 628  ページ： 688-696  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,航空宇宙リモートセンシング技術と商業航空宇宙の急速な発展により,航空宇宙遠隔センサの分解能は,連続的に改善された。従って,空間リモートセンシングデータに基づいてターゲットを同定し,追跡することが可能である。さらに,種々の産業の対応する応用需要も増加した。本論文において,リモートセンシングビデオデータに基づくターゲット検出と自動追跡技術の新しいフレームワークを提唱した。移動目標の変動検出と追跡を,データフレーム差分技術を用いて実行した。さらに,異なるフレーム追跡に及ぼすチャネル検出の影響を詳細に解析した。最後に,様々なリモートセンシング画像データのための正確な追跡の実験も実施した。実験から,提案した方法が良好な検出効果を実行できることを示した。さらに,リモートセンシングビデオデータに関しては,ターゲット追跡の問題も効率的に解くことができ,特に遅い移動ターゲットと長いフレーム間隔を持つターゲット追跡に対する問題を解決することができる。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  *リモートセンシング ,  センサ ,  チャネル
準シソーラス用語： 変化検出 ,  *ターゲット追跡 ,  ターゲット検出 ,  航空宇宙 ,  リモートセンシング画像 ,  *映像データ ,  移動目標 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リモートセンシング ,  変化検出 ,  目標追跡 ,  フレーム間隔

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシング ,  ビデオデータ ,  目標追跡 ,  研究