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J-GLOBAL ID：202202263503304606   整理番号：22A1055569

MobileNet-JDE:組込みシステムのための軽量マルチオブジェクトトラッキングモデル【JST・京大機械翻訳】

MobileNet-JDE: a lightweight multi-object tracking model for embedded systems

著者 (2件)： Tsai Chi-Yi (Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, New Taipei City, Taiwan, Republic of China) ,  Su Yu-Kai (Department of Electrical and Computer Engineering, Tamkang University, New Taipei City, Taiwan, Republic of China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 7  ページ： 9915-9937  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  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： マルチオブジェクトトラッキング(MOT)はコンピュータビジョンの分野で最も挑戦的なタスクの一つである。多くのMOT法が文献で提案されているが,その多くは実時間処理性能,特に限られた計算資源を持つ組込みプラットフォームで走行するものを達成できない。本論文では,MOT処理速度を効果的に改善するために,MobileNetに基づく実時間軽量MOT法を提案した。提案した追跡法は軽量MOTモデルと後処理モジュールから成る。軽量MOTモデルの設計において,著者らは,外観埋込み層を加えることによって,著者らの以前の研究で提案した軽量物体検出モデルを強化した。さらに,提案した方法の追跡精度を改善するために,新しいアンカーボックス設計と新しい特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を提案した。後処理モジュールでは,データ処理速度を加速するためにデータ連想処理で使用されるKalmanフィルタを置き換える簡単なフィルタリング法を提案した。実験結果は,提案したMOT法がデスクトップコンピュータと埋込みプラットフォーム上で動作するとき,それぞれ50.5Frame-Per-Second(FPS)と12.6FPSの高い処理速度に達することができることを示した。さらに,提案したMOT法は,既存のMOT法と比較して,競合追跡性能も提供する。これらの優位性は,視覚監視,移動ロボットの視覚追跡制御,人間-ロボット相互作用など,組込みプラットフォーム上で走行する多くのアプリケーションに適した提案方法をなしている。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  フィルタリング ,  実時間処理 ,  応用プログラム ,  *モデル ,  データ処理 ,  Kalmanフィルタ ,  コンピュータビジョン ,  移動ロボット ,  コンピュータ ,  携帯電話 ,  *組込みシステム
準シソーラス用語： *物体追跡 ,  デスクトップ ,  処理速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深層学習 ,  マルチオブジェクトトラッキング ,  モバイルネット ,  ワンショット追跡検出 ,  関節検出と埋め込み ,  データ関連

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 組込みシステム ,  軽量