Fugu-MT 論文翻訳(概要): Through-Foliage Tracking with Airborne Optical Sectioning

論文の概要: Through-Foliage Tracking with Airborne Optical Sectioning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06959v1
Date: Fri, 12 Nov 2021 21:54:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-16 16:21:36.055761
Title: Through-Foliage Tracking with Airborne Optical Sectioning
Title（参考訳）: 航空機搭載光切断によるスルーフロージトラッキング
Authors: Rakesh John Amala Arokia Nathan, Indrajit Kurmi, David C. Schedl and Oliver Bimber
Abstract要約: 本稿では, 並列合成開口空中イメージングをサポートする, 初期軽量かつドローン操作の1Dカメラアレイを提案する。これらの2つの貢献は、密集した森林を移動する人々の検出と追跡に繋がることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137622
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Detecting and tracking moving targets through foliage is difficult, and for many cases even impossible in regular aerial images and videos. We present an initial light-weight and drone-operated 1D camera array that supports parallel synthetic aperture aerial imaging. Our main finding is that color anomaly detection benefits significantly from image integration when compared to conventional single images or video frames (on average 97% vs. 42% in precision in our field experiments). We demonstrate, that these two contributions can lead to the detection and tracking of moving people through densely occluding forest
Abstract（参考訳）: 葉を通した移動目標の検出と追跡は困難であり、多くの場合、通常の空中画像やビデオでは不可能である。本稿では, 並列合成開口空中イメージングをサポートする, 初期軽量かつドローン操作の1Dカメラアレイを提案する。我々の主な発見は、従来の単一画像やビデオフレームと比較すると、カラー異常検出は画像統合に大きく寄与する(フィールド実験では、平均97%対42%の精度で)。我々は、これらの2つの貢献が、密集した森林を移動する人々の検出と追跡に繋がることを示した。

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