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J-GLOBAL ID：202202257337507746   整理番号：22A0695953

UAVトラッキングと自己位置決めのためのマルチ正則化相関フィルタ【JST・京大機械翻訳】

Multi-Regularized Correlation Filter for UAV Tracking and Self-Localization

著者 (6件)： Ye Junjie (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Fu Changhong (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Lin Fuling (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Ding Fangqiang (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  An Shan (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Lu Geng (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 6  ページ： 6004-6014  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一種のモデルフリー追跡アプローチとして,識別相関フィルタ(DCF)ベーストラッカーは無人航空機(UAV)追跡において顕著な性能を示した。それにもかかわらず,典型的なDCFは,空間領域における周期的シフト操作によって,単に現在のフレームからフィルタ訓練を指向するすべてのサンプルを取得するが,タイムラインを通してのサンプル間の一貫性を無視する。時間的手がかりの欠如は,オブジェクト/UAV運動,スケール変動,および視点変化から生じるオブジェクト外見変化の下でDCFの性能を制限する。そのうえ,多くの既存の方法は,通常,オブジェクト位置推定におけるチャネル不一致を無視して,一般的にすべてのチャネルを等しく処理して,このように,追跡識別可能性の更なる促進を制限する。これらの懸念のために,本研究は,マルチ正則化相関フィルタ(MRCF),すなわち,MRCFトラッカーに基づく新しい追跡アプローチを提案した。応答の偏差とチャネルの信頼性を正則化することにより,トラッカーは円滑な応答変動と適応チャネル重み分布を同時に可能にし,物体外観変動と識別可能性の強化に好ましい適応をもたらす。5つの権威的UAV特異的ベンチマークに関する徹底的な実験は,トップランクトラッカーに対するMRCFの競争力と効率を検証した。さらに,提案トラッカーを,空気界ロボット協調の下で単眼UAV自己位置確認に適用した。評価は,UAV位置確認応用における提示した方法の実用性を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  信頼性 ,  ロボット ,  位置決め ,  無人機 ,  単眼 ,  *正則化 ,  チャネル ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *相関フィルタ ,  位置推定 ,  実用性 ,  自己位置決め ,  空間領域 ,  符号重み分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  トラッキング ,  自己位置決め ,  マルチ ,  正則化 ,  相関フィルタ