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J-GLOBAL ID：202202260030176028   整理番号：22A0992737

双生領域提案ネットワークに基づくUAV目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Target Tracking Algorithm Based on Siamese Region Proposal Network for UAV

著者 (5件)： Yang Shuaidong (西南石油大学 電气信息学院,成都 610500) ,  Chen Haiyun (西南石油大学 電气信息学院,成都 610500) ,  Xu Fancheng (西南石油大学 電气信息学院,成都 610500) ,  Zhao Shuduo (西南石油大学 電气信息学院,成都 610500) ,  Yuan Jiemin (西南石油大学 電气信息学院,成都 610500)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 48  号： 1  ページ： 288-295,304  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 無人機追跡の間,遮蔽,照明変化,および背景干渉は,追跡目標を失う。SiamRPNアルゴリズムに基づいて,UAV目標追跡アルゴリズムを提案した。ネットワークに空間バンドプールとグローバルコンテキストモジュールを組み込むことで、リモートコンテクスト関係を構築し、異なる追跡シーンに適応する。同時に,改良交差比計算法を用いて,目標特徴を抽出し,正確な予測枠を回帰した。UAV123データセットに関する実験結果は,SiamRPN,SiamFC,SAMFなどのアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムの追跡性能が優れて,ロバストであり,特に背景干渉環境において,その精度と成功率は,SiamRPNアルゴリズムのものよりそれぞれ6倍高いことを示した。54%と11.63%。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 ,  干渉 ,  性能 ,  *ネットワーク ,  *追跡 ,  無人機 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 成功率 ,  照明変化 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 領域提案ネットワーク ,  UAV ,  目標追跡 ,  アルゴリズム