マルチオブジェクトトラッキングにおけるデータ結合のためのニューラル強化信念伝搬【JST・京大機械翻訳】

Liang Mingchao; Meyer Florian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213435855618 整理番号：22P0306598

マルチオブジェクトトラッキングにおけるデータ結合のためのニューラル強化信念伝搬【JST・京大機械翻訳】

Neural Enhanced Belief Propagation for Data Association in Multiobject Tracking

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発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月15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)

マルチオブジェクトトラッキング(MOT)手法によって可能になった直感的認識技術は,自律ナビゲーションや応用海洋科学のような分野における新しいサービスやアプリケーションを創造するであろう。信念伝搬(BP)はBayesMOTの最先端技術であるが,統計的モデルと前処理センサ測定に完全に依存する。本論文では,モデルベースおよびデータ駆動MOTのためのハイブリッド法を確立する。提案したニューラル強化信念伝搬(NEBP)手法は,データ連想を改善し,誤り警報測定を排除するために,生センサデータから学習された情報によってBPを補完する。ニュースケーン自律駆動データセット上のMOTに対するNEBP手法の性能を評価し,最先端の参照法より優れていることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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