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J-GLOBAL ID：202002267455524541   整理番号：20A0711727

移動物体検出と追跡のための修正平均シフト法とKalmanフィルタの研究と解析【JST・京大機械翻訳】

Study and Analysis of Modified Mean Shift Method and Kalman Filter for Moving Object Detection and Tracking

著者 (4件)： Pallavi S. (Department of CSE, Sreyas Institute of Engineering and Technology, Nagole, Hyderabad, India) ,  Ramya Laxmi K. (Department of CSE, Sreyas Institute of Engineering and Technology, Nagole, Hyderabad, India) ,  Ramya N. (Department of CSE, Sreyas Institute of Engineering and Technology, Nagole, Hyderabad, India) ,  Raja Rohit (Department of CSE, Sreyas Institute of Engineering and Technology, Nagole, Hyderabad, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1090  ページ： 821-828  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 車両追跡のシナリオにおいて,カメラを用いて時間をかけて移動物体または複数の実体を位置決めするプロセスがある。これはビデオに含まれるデータ量による時間のかかるプロセスである。監視カメラのビデオシーケンスにおける捕捉オブジェクトは,今日,追跡性能を改善するための要求されるアプリケーションである。高度技術は,ビデオ取得装置をより良く,より安価にし,それにより,ディジタルビデオを効果的に利用できるアプリケーションの数を増加させる。静止画像と比較して,ビデオシーケンスは,オブジェクトが時間とともにどのように変化するかについてより多くの情報を提供する。そこで,本レビューでは,利用可能な技術と種々の長所と短所を指摘するために試みたいくつかの技術について議論した。本研究では,単純な背景差分を用いて行った移動物体を検出した。修正平均シフト法とKalmanフィルタを用いて,単一移動物体の追跡を行った。両アルゴリズムの更なる結果を時間と精度に基づいて比較した。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： アルゴリズム ,  カメラ ,  移動体 ,  静止画像 ,  捕獲 ,  応用プログラム ,  *Kalmanフィルタ ,  録画装置
準シソーラス用語： 背景差分法 ,  ディジタルビデオ ,  低価格 ,  ビデオシーケンス ,  監視カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オブジェクトトラッキング ,  Kalmanフィルタ ,  平均シフト法

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 (6件)： 物体検出 ,  追跡 ,  平均シフト法 ,  Kalmanフィルタ ,  研究 ,  解析