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J-GLOBAL ID：201702248245601631   整理番号：17A0195275

PTZカメラに基づく高速移動体の検出と追跡【JST・京大機械翻訳】

Detection and tracking of fast moving camera based on the PTZ camera

著者 (5件)： Chang Yun (School of Mechanical Engineering,Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Advanced Mechatronics Electrical Equipment Technology) ,  Du Yuhong (School of Mechanical Engineering,Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Advanced Mechatronics Electrical Equipment Technology) ,  Yan Tailang (School of Mechanical Engineering,Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Advanced Mechatronics Electrical Equipment Technology) ,  Zhao Di (School of Mechanical Engineering,Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Advanced Mechatronics Electrical Equipment Technology) ,  Li Xing (School of Mechanical Engineering,Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Advanced Mechatronics Electrical Equipment Technology)
資料名： Yejing yu Xianshi  (Yejing yu Xianshi)
巻： 31  号： 10  ページ： 998-1005  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1519A  ISSN： 1007-2780  CODEN： YYXIFY  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： キャンパスの安全監視を実現するために,PTZカメラに基づく高速移動体の検出と追跡アルゴリズムを提案した。本論文では,PTZカメラを用いたキャンパス安全監視の基本的構成を紹介した。移動カメラの検出と追跡をより良く実現するために,現実の精密カメラモデルを確立し,カメラの回転角制約に基づくカメラモデルを提案した。最新の核相関フィルタ追跡アルゴリズム(KCF)を用いて,移動体の検出と追跡を実現した。MATLABシミュレーションを用いて,この方法とKALMANフィルタアルゴリズムを比較し,最適化法と関連フィルタ追跡アルゴリズムを選択し,追跡と追跡の要求を実現した。結果は以下を示す。従来のKALMANフィルタリングアルゴリズムと比較して,KFCアルゴリズムの精度は90%以上に達し,KALMANフィルタアルゴリズムの60%以上であり,追跡と追跡の要求を満たすことができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回転角 ,  *高速度 ,  最適化 ,  制約条件 ,  *移動体 ,  フィルタ ,  キャンパス ,  アルゴリズム ,  *カメラ
準シソーラス用語： MATLAB ,  相関フィルタ ,  カメラモデル ,  移動カメラ ,  追跡アルゴリズム ,  安全監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PTZ camera ,  precise model ,  target detection and tracking ,  KCF

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： PTZ ,  移動体 ,  追跡