Satellite Videos(위성 비디오)란 무엇입니까?
Satellite Videos 위성 비디오 - However, the difficulty of remote-sensing image alignment and the low efficiency of spatial-temporal information fusion make poor generalization of the conventional VSR methods applied to satellite videos. [1] Because of the broad field-of-view, the moving vehicles in satellite videos are very small, making it difficult to differentiate true objects from noise. [2] In this paper, we propose a novel algorithm based on the improved kernel correlation filters (KCF) to track the object in satellite videos. [3] However, for small and blurry moving vehicles in satellite videos, keypoint-based detectors cause the missed detection of keypoints and incorrect keypoint matching. [4] Our experiments with the satellite videos from SkySat-1, and compared between Gaussian Mixture Model (GMM) and GMM with Ders shows that the precision rate and recall has improved of the traditional method with Ders, the precision of GMM with Ders has been improved from 64. [5] Thanks to the booming of the very high resolution (VHR) remote sensing techniques, it is now possible to track targets of interests in satellite videos. [6] The velocity feature has a high discriminative ability to detect moving targets in satellite videos, and the IM can prevent model drift adaptively. [7] In this paper, we will focus on some classical learning-based superresolution methods to investigate the adaptability for satellite videos with low imaging quality. [8] Satellite videos are more suitable for long-distance tracking comparing to the road traffic videos. [9] Under such a trend, this paper proposes a global motion estimation system which attempts to reduce data redundancy in satellite videos. [10]그러나 원격탐사 영상정렬의 어려움과 시공간정보 융합의 낮은 효율로 인해 위성영상에 적용되는 기존의 VSR 방식은 일반화되기 어렵다. [1] 넓은 시야로 인해 위성 비디오에서 움직이는 차량은 매우 작아서 실제 물체를 노이즈와 구별하기 어렵습니다. [2] 본 논문에서는 개선된 커널 상관 필터(KCF)를 기반으로 위성 비디오에서 객체를 추적하는 새로운 알고리즘을 제안합니다. [3] 그러나 위성 비디오에서 작고 흐릿하게 움직이는 차량의 경우 키포인트 기반 감지기는 키포인트 감지를 놓치고 키포인트 일치가 잘못되게 합니다. [4] SkySat-1의 위성 비디오에 대한 실험과 가우시안 혼합 모델(GMM)과 Ders가 있는 GMM을 비교한 결과 Ders를 사용한 기존 방법보다 정밀도 비율과 재현율이 향상되었으며 Ders가 있는 GMM의 정밀도는 다음에서 향상되었습니다. 64. [5] 초고해상도(VHR) 원격 감지 기술의 붐 덕분에 이제 위성 비디오에서 관심 대상을 추적하는 것이 가능합니다. [6] 속도 특성은 위성 비디오에서 움직이는 표적을 감지하는 높은 식별 능력을 가지며 IM은 모델 드리프트를 적응적으로 방지할 수 있습니다. [7] 이 논문에서 우리는 이미지 품질이 낮은 위성 비디오에 대한 적응성을 조사하기 위해 몇 가지 고전적인 학습 기반 초해상도 방법에 초점을 맞출 것입니다. [8] 위성 비디오는 도로 교통 비디오에 비해 장거리 추적에 더 적합합니다. [9] 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 위성 영상의 데이터 중복성을 줄이기 위한 글로벌 모션 추정 시스템을 제안한다. [10]
Resolution Satellite Videos
The development of remote sensing platforms for earth observation technologies makes it increasingly convenient to acquire high-resolution satellite videos, which greatly accelerates ground target tracking. [1] vehicles, vessels, or even military equipment on Earth’s surface demands high spatial resolution satellite videos. [2]지구 관측 기술을 위한 원격 감지 플랫폼의 개발로 고해상도 위성 비디오를 획득하는 것이 점점 더 편리해지며 지상 목표 추적을 크게 가속화합니다. [1] 지구 표면의 차량, 선박 또는 군사 장비에는 고해상도 위성 비디오가 필요합니다. [2]