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J-GLOBAL ID：202202281965310920   整理番号：22A0990024

無人航空機(UAV)ターゲットのための長期追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A long-term tracking algorithm for UAV aerial photography

著者 (6件)： Huang He (長安大学電子与控制工程学院,西安710064;西安市智慧高速公路信息融合与控制重点実験室(長安大学),西安710064) ,  Zhang Ke (長安大学電子与控制工程学院,西安710064) ,  Chen Yongan (長安大学電子与控制工程学院,西安710064) ,  Wang Huifeng (長安大学電子与控制工程学院,西安710064) ,  Ru Feng (長安大学電子与控制工程学院,西安710064;西安市智慧高速公路信息融合与控制重点実験室(長安大学),西安710064) ,  Wang Jun (西安市智慧高速公路信息融合与控制重点実験室(長安大学),西安710064)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 54  号： 5  ページ： 104-116  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  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(UAV)の空中標的追跡の複雑な場面において,移動目標が隠されるか,または不確かな追跡によって,視覚モデルが徐々に損傷,ドリフト,および不可逆回転の失敗などの問題を引き起こして,無人機(UAV)ターゲットのための長期追跡アルゴリズムを提案した。最初に,相補的分類装置マルチ特徴適応融合設計を行い,Bayes分類装置においてカラーヒストグラム特徴を採用し,相関フィルタにおいて,方向勾配ヒストグラム,グレイスケールおよび色名特徴を採用し,多様な特徴の利点を結合して,目標のロバスト性の外観を構築し,複雑なシーンに適応した。次に,適応時空正則化項を相関フィルタに加えた。空間正則化パラメータに局所変化を導入し、学習時に画素の信頼性が低いフィルタを制約し、時間正則化において、グローバル応答に従ってフィルタの学習を適応的に調整し、初期フィルタの制約更新範囲を用いて、境界効果を緩和しながら、フィルタの退化を効果的に防ぐ。最後に,上記に基づいて,再検出モジュールを追加して,追跡過程をより正確にした。実験結果は,提案したアルゴリズムがUAVの複雑なシーンに順応して,境界効果とフィルタ劣化を防ぐことができることを示した。同じ種類の主流アルゴリズムと比較して,ターゲットが深刻なオクルージョンを経験し,視野を移す場合,リアルタイムの必要条件を満たすことができ,良い追跡効果が得られた。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 ,  *ターゲット ,  学習 ,  信頼性 ,  グレースケール ,  分類装置 ,  ドリフト ,  画素 ,  *無人機 ,  正則化 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 相関フィルタ ,  カラーヒストグラム ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人航空機 ,  UAV ,  ターゲット ,  長期 ,  追跡アルゴリズム