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J-GLOBAL ID：202002250952468849   整理番号：20A2065015

スターポイントの全情報ベクトルに基づくスペースデブリ認識に対する新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A novel approach for space debris recognition based on the full information vectors of star points

著者 (12件)： Du Yun (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Du Yun (School of Electronic & Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Du Yun (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Wen Desheng (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Liu Guizhong (School of Electronic & Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Qiu Shi (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Yao Dalei (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Yao Dalei (School of Electronic & Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Yao Dalei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Yi Hongwei (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Liu Meiying (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China) ,  Liu Meiying (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 71  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 宇宙デブリの認識と検出は,最近重要な研究分野の1つになった。自然画像と比較して,効果的情報は,星画像において非常に少ない。過去数年において,恒星点のグレー値およびシーケンシャルスター画像の連続性は,連続恒星画像の融合を通して認識および検出を行うための多数のアルゴリズムによって利用され,それは良い性能を達成した。しかし,恒星画像データの急速な増加によって,それらのアルゴリズムは認識能力において不十分であった。本論文では,宇宙デブリ認識場で利用されない機械学習法で移動ターゲットを認識するための恒星点の完全情報ベクトルに基づく新しい手法を提案した。さらに,グレー値の他に,Gauss分布の等確率密度曲線によって,単一フレームにおける各スターポイントの特性をさらに深く掘削した。スターポイントの楕円パターン特性ベクトルは,単一フレームにおける静的恒星と移動目標の分類のために,機械学習方法に入力することができた。最後に,移動目標の軌跡を完全情報ベクトルによって3フレーム内で決定することができた。したがって,従来の処理方法は放棄され,提案したブランド新手法は宇宙デブリの認識技術ルートを再定義する。実験結果は,移動目標が単一フレームでうまく認識され,移動目標の被覆率が100%に達することができることを証明した。他の伝統的方法と比較して,提案方法にはより良い性能とロバスト性がある。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ベクトル ,  正規分布 ,  ブランド ,  確率密度 ,  連続性 ,  固有ベクトル ,  ロバスト性 ,  *スペースデブリ ,  被覆率 ,  機械学習
準シソーラス用語： 画像データ ,  自然画像 ,  移動目標 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 宇宙デブリ認識 ,  星像 ,  バイナリ分類器 ,  等確率密度曲線 ,  全情報ベクトル

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 (3件)： ポイント ,  ベクトル ,  スペースデブリ