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J-GLOBAL ID：202002284232813024   整理番号：20A2680047

マルチ特徴再検出に関するフィルタリング無人機視覚追跡【JST・京大機械翻訳】

UVA Visual Tracking Via Multi-Cue Fusion Correlation Filter with Re-Detection

著者 (5件)： Dong Meibao (山東工商学院信息与電子工程学院,山東烟台 264005) ,  Yang Hanwen (山東工商学院信息与電子工程学院,山東烟台 264005;山東省烟台第一中学,山東烟台 264000) ,  Guo Wen (山東工商学院信息与電子工程学院,山東烟台 264005) ,  Ma Siyuan (山東工商学院信息与電子工程学院,山東烟台 264005) ,  Zheng Chuang (山東工商学院信息与電子工程学院,山東烟台 264005)
資料名： Tu Xue Xuebao  (Tu Xue Xuebao)
巻： 40  号： 6  ページ： 1079-1086  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3013A  ISSN： 2095-302X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無人機視覚追跡は視覚追跡の将来応用の核心領域であり、それは目標の画像幅が小さく、見かけが不明瞭で、UAVの飛行姿勢の多変、飛行安定性の差などの要素の影響を受けやすいため、目標に対してロバストな追跡を困難にし、特に追跡の遮蔽が発生した。アルゴリズムは,ドリフトを追跡して,モデルの更新を行わなかった。UAVビデオの追跡効果を改善するために,多重特徴再検出追跡法を提案した。最初に,マルチ特徴融合方式を採用して,UAVの追跡特性の識別性を改善した。次に,ターゲットがオクルージョンが発生したとき,探索領域を拡大して,スライディングウィンドウサンプリングを用いて,最も信頼された目標領域を見つけて,モデル更新を実現した。一連のUAVビデオ実験結果は,このアルゴリズムが,オクルージョン問題に遭遇するとき,良好なロバスト性を持ち,UAVの追跡精度を改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *フィルタリング ,  ドリフト ,  多重化 ,  *無人機 ,  録画装置 ,  飛翔 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  *ビジュアルトラッキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  フィルタリング ,  無人機 ,  視覚追跡