論文の概要: Real-time Video Target Tracking Algorithm Utilizing Convolutional Neural Networks (CNN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18314v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 13:10:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:29.942454
• Title: Real-time Video Target Tracking Algorithm Utilizing Convolutional Neural Networks (CNN)
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたリアルタイムビデオターゲット追跡アルゴリズム
• Authors: Chaoyi Tan, Xiangtian Li, Xiaobo Wang, Zhen Qi, Ao Xiang,
• Abstract要約: 本稿では,ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)に基づくリアルタイムビデオターゲット追跡アルゴリズムを実装した。 The proposedalgorithm exhibits highertrackingsuccessrates and lower failurerates than severaltrackingalgorithms。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.374328816082717
• License:
• Abstract: Thispaperaimstoresearchandimplementa real-timevideotargettrackingalgorithmbasedon ConvolutionalNeuralNetworks(CNN),enhancingthe accuracyandrobustnessoftargettrackingincomplex scenarios.Addressingthelimitationsoftraditionaltracking algorithmsinhandlingissuessuchastargetocclusion,morphologicalchanges,andbackgroundinterference,our approachintegratestargetdetectionandtrackingstrategies.It continuouslyupdatesthetargetmodelthroughanonline learningmechanismtoadapttochangesinthetarget's appearance.Experimentalresultsdemonstratethat,when dealingwithsituationsinvolvingrapidmotion,partial occlusion,andcomplexbackgrounds,theproposedalgorithm exhibitshighertrackingsuccessratesandlowerfailurerates comparedtoseveralmainstreamtrackingalgorithms.This studysuccessfullyappliesCNNtoreal-timevideotarget tracking,improvingtheaccuracyandstabilityofthetracking algorithmwhilemaintaininghighprocessingspeeds,thus meetingthedemandsofreal-timeapplications.Thisalgorithm isexpectedtoprovidenewsolutionsfortargettrackingtasksin videosurveillanceandintelligenttransportationdomains.
• Abstract（参考訳）: Thispaperaimstoresearchandimplementa real-time videotargettrackingalgorithmbasedon ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)enhancing the accuracyandrobustnessoftartrackingincomplex scenarios.Addressingthelimitationsof Traditionaltracking Algorithminhandling Issuessuchastargetocclusion,morphologicalchanges,andbackgroundinterference,our approachintegratestargetdetectionandtrackingstrategies. It continuedupdatesthetargetmodelthroughanonline learningmechanismtoadapttochangesinthetarget's appearance.experimentalresultsdemonstrate that,when dealingsitusinginvolving involvive ocial occlusion,promotialcomposedsofthewardsandhandling Issuessuchssuchastargetocclusions,andbackgroundinterference,our approachintegratestargetdetectionandtrackingstrategies. it is continueddatesthetargetmodelthroughanon learningmechanismtoadapttochangesinthetarget's appearance.

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