Fugu-MT 論文翻訳(概要): Track Before Detect of Low SNR Objects in a Sequence of Image Frames Using Particle Filter

論文の概要: Track Before Detect of Low SNR Objects in a Sequence of Image Frames Using Particle Filter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13020v4
Date: Sun, 12 Nov 2023 01:39:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-14 22:43:22.993246
Title: Track Before Detect of Low SNR Objects in a Sequence of Image Frames Using Particle Filter
Title（参考訳）: 粒子フィルタを用いた画像フレーム列における低SNR物体のトラック前検出
Authors: Reza Rezaie
Abstract要約: 低信号対雑音比(SNR)オブジェクトの検出と追跡のためのTBD粒子フィルタを用いた多モデルモデルについて検討した。ノイズや乱れなどの異なるシナリオにおける物体の検出と追跡のために,アプローチの性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A multiple model track-before-detect (TBD) particle filter-based approach for detection and tracking of low signal to noise ratio (SNR) objects based on a sequence of image frames in the presence of noise and clutter is briefly studied in this letter. At each time instance after receiving a frame of image, first, some preprocessing approaches are applied to the image. Then, it is sent to the multiple model TBD particle filter for detection and tracking of an object. Performance of the approach is evaluated for detection and tracking of an object in different scenarios including noise and clutter.
Abstract（参考訳）: 雑音とクラッタの存在下での映像フレーム列に基づく低信号対雑音比(snr)オブジェクトの検出と追跡のための多元モデルトラック前検出(tbd)粒子フィルタに基づくアプローチを短時間に検討した。画像のフレームを受信した各時間に、まず、いくつかの前処理アプローチを画像に適用する。次に、複数のモデルTBD粒子フィルタに送信し、物体の検出と追跡を行う。ノイズや乱れなどの異なるシナリオにおける物体の検出と追跡のために,アプローチの性能を評価する。

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