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J-GLOBAL ID：202002265904803855   整理番号：20A2258292

背景補償を用いた衛星ビデオにおける小目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Small Target Tracking in Satellite Videos Using Background Compensation

著者 (5件)： Wang Yunming (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Taoyang (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Guo (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Cheng Qian (School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin, China) ,  Wu Jia-qi (School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 58  号： 10  ページ： 7010-7021  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビデオ技術の利用を通して,衛星は動的目標を検出して,それらの運動特性を分析する。ターゲット追跡は,衛星ビデオによる目標監視と軌道予測のために重要な地上ターゲットに関する動的情報を抽出することができる。追跡アルゴリズムは,目標運動特性,例えば,速度や方向,ならびに照明変化,オクルージョン,およびターゲットとの背景類似性のような背景特性によって影響を受ける。しかし,これらの問題は衛星ビデオカメラではほとんど研究されていない。現在のアルゴリズムは,衛星ビデオにおけるターゲットの貧弱なテクスチャと色特徴のため,衛星ビデオには不適当である。したがって,本論文では,2つの側面を用いて衛星ビデオ技術のためのターゲット追跡を強化する。1)サンプル訓練戦略と2)サンプル特性化。追跡アルゴリズムの識別能力を改善するために,ターゲットと背景のためのフィルタ訓練機構を確立した。次に,ターゲットとバックグラウンドの間のコントラストを強化するためにGaborフィルタを用いてターゲット特徴モデルを構築した。さらに,追跡ドリフトを回避するための追跡状態評価指数を提案した。9セットのJilin-1衛星ビデオを用いた追跡実験は,提案した方式が弱い特徴属性の下でターゲットを正確に位置決めできることを示した。したがって,本論文は衛星ビデオ技術を用いたよりロバストな追跡に寄与する。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  コントラスト ,  フィルタ ,  ドリフト ,  *録画装置 ,  軌道推定 ,  類似性 ,  キャラクタリゼーション ,  ビデオカメラ ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： Gaborフィルタ ,  *ターゲット追跡 ,  色特徴 ,  追跡アルゴリズム , 【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 (5件)： 背景 ,  補償 ,  衛星 ,  ビデオ ,  目標追跡