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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 661 - 666 (6page)
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Joint detection and tracking of multiple targets in infrared images is critical to video surveillance and has a variety of applications. In this paper, we present a new detection-by-detection tracking method for the online tracking of small moving targets using a labeled random finite set (RFS) framework. The first step is to perform image processing using Laplacian of Gaussian filters and density-based clustering to detect multiple targets. We then use the positions of numerous detected targets and false alarms as a set of measurements to predict valid data in RFS frames. The prediction of the next state is obtained recursively from the last state and the kinematic model. Finally, we solve the data association problem by generating an assignment matrix between the predicted states and the current detected measurements to generate the next states and track labels for multiple targets. The experimental results show that the proposed method can effectively track and recognize small infrared targets in real multi-frame infrared target tracking scenarios.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. VISUAL MULTI-TARGET TRACKING
3. SIMULATION RESULT
4. CONCLUSION
REFERENCES
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