HSTR-Net:広域監視のための高時空間解像度ビデオ生成【JST・京大機械翻訳】

Suluhan H. Umut; Ates Hasan F.; Gunturk Bahadir K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211474986492 整理番号：22P0328857

HSTR-Net:広域監視のための高時空間解像度ビデオ生成【JST・京大機械翻訳】

HSTR-Net: High Spatio-Temporal Resolution Video Generation For Wide Area Surveillance

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発行年： 2022年04月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

広域監視は,観測の下でオブジェクトの多くの応用と追跡があり,しばしば,より良い精度のために高い時空間分解能(HSTR)ビデオを必要とする重要なタスクである。本論文は,参照ベース超解像(RefSR)の拡張として,HSTRビデオの生成のための多重ビデオフィードの使用を提示した。1つのフィードは,低フレームレート(HSLF)で高空間分解能でビデオを捕捉し,一方,他は,同じシーンのために同時に低空間分解能と高フレームレート(LSHF)ビデオを捕捉した。主な目的は,HSLFとLSHFビデオの融合からHSTRビデオを作成することである。本論文では,両ビデオフィードから入力を結合することにより,オプティカルフロー推定とフレーム再構成を行うエンドツーエンド訓練可能深層ネットワークを提案した。提案アーキテクチャは,既存のビデオフレーム補間とRefSR技術に対して,客観的PSNRとSSIMメトリックスに関して顕著な改善を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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