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J-GLOBAL ID：202202257043464170   整理番号：22A0496705

エッジコンピューティングによるAGVビジョンベーストラッキングにおける改良型カムシフトアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Camshift Algorithm in AGV Vision-based Tracking with Edge Computing

著者 (6件)： Zhang Tongpo (Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Nie Xiaokai (Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Zhu Xu (Liverpool University, Liverpool, UK) ,  Lim Enggee (Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Ma Fei (Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China) ,  Yu Limin (Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 2  ページ： 2709-2723  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 自動誘導車両(AGV)は,分散知能を有する中央制御プラットフォームによって誘導されるように自動的にナビゲートするモノのインターネットロボットである。AGV視覚追跡アプリケーションのための異なる方法論を提案した。しかし,AGVにおけるビジョンベースのトラッキングは,通常,画像処理アルゴリズムの複雑性に起因する時間遅れの問題に直面している。アルゴリズム複雑性の間のトレードオフのバランスをとるために,ハードウェアコストと性能,精度とロバスト性は,通常,実際的展開において損なわれた。本論文では,視覚追跡システムのプロトタイプ設計を提案した。計算集中画像処理を局所コンピュータに移動させるエッジコンピューティングを実行した。ラズベリーPiベースのAGVは,カメラを通してリアルタイム画像を捕えて,コンピュータに画像を送って,WiFiリンクを通して処理結果を受信する。改良Camシフトアルゴリズムを開発し,実行した。このアルゴリズムに基づいて,AGVはオブジェクトの最初の検出の後,ターゲット領域における画素の収束予測を行うことができる。目標の相対的座標は,より少ない時間でより正確に位置することができた。実験でテストしたように,システムアーキテクチャと新アルゴリズムは,追跡においてハードウェアコスト,より少ない時間遅れ,改良ロバスト性,およびより高い精度を縮減する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  ロボット ,  画像処理 ,  画素 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  無人搬送車 ,  ロバスト性 ,  コンピュータ ,  システムアーキテクチャ
準シソーラス用語： WiFi ,  ビジュアルトラッキング ,  画像処理アルゴリズム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カムシフトアルゴリズム ,  AGV ,  視覚追跡 ,  エッジコンピューティング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： エッジコンピューティング ,  AGV