ABSTRACT Med snabb utveckling av datorseende och artificiell intelligens blir städerna alltmer intelligenta. Nyligen, eftersom intelligent övervakning tillämpades i alla typer av smarta stadstjänster, lockade objektspårning mer uppmärksamhet. Två allvarliga problem blockerade dock utvecklingen av visuell spårning i verkliga tillämpningar. Det första problemet är dess lägre prestanda under intensiv belysning variation, medan det andra problemet är dess långsamma hastighet. I detta dokument behandlades dessa två problem genom att föreslå en korrelationsfilterbaserad spårare. Dataplattformen Fog användes för att påskynda den föreslagna spårningsmetoden. Spåraren konstruerades av flera positioners upptäckter och alternativa mallar. Detektionsläget omplacerades enligt den uppskattade målhastigheten med en optisk flödesmetod, och den alternativa mallen lagrades med en mekanism för uppdatering av mallen, som alla beräknas vid kanten. Experimentella resultat av storskaliga offentliga referensdatauppsättningar visade den föreslagna metodens effektivitet i jämförelse med de senaste metoderna.
Liu m.fl. REF föreslår en korrelationsfilterbaserad spårare som består av flera positioners upptäckter och alternativa mallar.
Object Tracking in Vary Lighting Conditions for Fog Based Intelligent Surveillance of Public Spaces
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}