I detta arbete tar vi upp upptäckt av fordon i en videoström från en rörlig luftburen plattform. Vi föreslår ett Bayesianskt ramverk för att uppskatta tät optiskt flöde över tiden som uttryckligen uppskattar en ihållande modell av bakgrundsutseende. Tillvägagångssättet antar att scenen kan beskrivas med bakgrund och ocklusion lager, uppskattas inom en Förväntning-Maximering ram. Den matematiska formuleringen av papperet är en förlängning av arbetet i [9] där rörelse- och utseendemodeller för förgrunds- och bakgrundslager uppskattas samtidigt i ett Bayesianskt ramverk. Lagermodeller av optiskt flöde har varit ett av de viktigaste paradigmerna för att samtidigt segmentera scenen och uppskatta dess rörelse [3], [5], [8]. Tao m.fl. [7] Utveckla en praktisk, lagerbaserad algoritm inom ett rigoröst Bayesianskt ramverk som specificerar datatermer och priors för objektets utseende, rörelse och form. I synnerhet, blandning modellramar gör en mjuk tilldelning av pixlar till lager. Tyvärr är dessa metoder vanligtvis begränsade till parametriska rörelsemodeller. Här utökar vi [9] för att upptäcka rörliga fordon genom att segmentera täta optiska flödesfält i bakgrunds- och ocklusionsskikt. Till skillnad från det besläktade arbetet [2], [4], [6], där tröskel- och ansluten komponentanalys följer upp bakgrundsstabiliseringen, är vår strategi baserad på en robust optisk flödesalgoritm som tillämpas på stabiliserade ramar. Stabilisering av ramar kompenserar för brutto affin bakgrund rörelse innan kör robust optiskt flöde för att beräkna tät restflöde. Baserat på flödet och den tidigare modellen för bakgrundsutseende är den nya ramen uppdelad i bakgrunds- och förgrundsocklusionslager med hjälp av en EM-baserad rörelsesegmentering. De preliminära resultat som presenteras här visar att markfordon kan detekteras och segmenteras från luftburna videosekvenser medan man bygger en mosaik av bakgrundsskiktet. Närmare uppgifter om metoden och videorna finns i [1] respektive [10]. TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I EUROPEISKA UNIONEN
Yalcin m.fl. I REF föreslås ett Bayesianskt ramverk för att upptäcka och segmentera rörliga föremål från bakgrunden, baserat på statistisk analys av optiskt flöde.
A Flow-Based Approach to Vehicle Detection and Background Mosaicking in Airborne Video
{'venue': 'CVPR (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}