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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.3
- 수록면
- 157 - 164 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2017.16.0200
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This paper considers vision-based multiple moving target-tracking and target-type recognition methods for unmanned airborne surveillance systems. The detection of moving objects and target-type recognition in a moving image frame are the essential parts of airborne surveillance systems. We propose an optical flow-based object detection method with image stabilization functions to detect moving objects in a moving image frame, and a combination of the Support Vector Machine (SVM) with Convolutional Neural Networks (CNNs) model for the target-type recognition. The experiment of an airborne surveillance scenario using a quadcopter with a camera is conducted to demonstrate the performance of the proposed method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 영상 안정화를 적용한 이동 표적 탐지 기법
III. 영상 기반 표적 추적 기법
IV. 표적 식별 기법
V. 실험 구성 및 실험 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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