Abstract-Fishery undersökningar som kräver användning av enstaka eller flera undervattenskameror har varit en framväxande teknik som ett icke-extraktivt medel för att uppskatta överflödet av fiskbestånd. Spårning av levande fisk i öppna vattenmiljöer utmaningar som skiljer sig från allmänna fotgängare eller fordonsspårning i övervakningstillämpningar. I många grova livsmiljöer övervakas fisk av kameror som installerats på rörliga plattformar, där spårning är ännu mer utmanande på grund av att bakgrundsmodeller är otillämpbara. I det här dokumentet föreslås en ny spårningsalgoritm baserad på de deformerbara flera kärnorna för att ta itu med dessa utmaningar. Inspirerad av den deformerbara delmodellens teknik definieras en uppsättning kärnor som representerar det holistiska objektet och flera delar som arrangeras i en deformerbar konfiguration. Färghistogram, texturhistogram och histogram av orienterade gradienter (HOGs) extraheras och fungerar som objektfunktioner. Kernel rörelse uppskattas effektivt av medel-skift algoritm på färg och textur funktioner för att förverkliga spårning. Dessutom antas HOG-funktionens deformationskostnader som mjuka begränsningar för kärnpositionerna för att bibehålla delkonfigurationen. Experimentella resultat på praktiska videoset från undervattensrörliga kameror visar den föreslagna metodens tillförlitliga prestanda med mycket lägre beräkningskostnader jämfört med toppmoderna tekniker. Index Terms-Deformerbar delmodell (DPM), fiskeapplikation, medel-skift-algoritm (MS), rörliga kameror, objektspårning.
I REF konfigureras ett objekt i en uppsättning deformerbara kärnor och presenteras av histogram av färg, textur och orienterade gradienter (HOGs).
Underwater Fish Tracking for Moving Cameras Based on Deformable Multiple Kernels
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}