Data Association Methods via Video Signal Processing in Imperfect Tracking Scenarios: A Review and Evaluation
المؤلفون المشاركون
Li, Hui
Liu, Yapeng
Lin, Wenzhong
Xu, Lingwei
Wang, Junyin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-26، 26ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In 5G scenarios, there are a large number of video signals that need to be processed.
Multiobject tracking is one of the main directions in video signal processing.
Data association is a very important link in tracking algorithms.
Complexity and efficiency of association method have a direct impact on the performance of multiobject tracking.
Breakthroughs have been made in data association methods based on deep learning, and the performance has been greatly improved compared with traditional methods.
However, there is a lack of overviews about data association methods.
Therefore, this article first analyzes characteristics and performance of three traditional data association methods and then focuses on data association methods based on deep learning, which is divided into different deep network structures: SOT methods, end-to-end methods, and Wasserstein metric methods.
The performance of each tracking method is compared and analyzed.
Finally, it summarizes the current common datasets and evaluation criteria for multiobject tracking and discusses challenges and development trends of data association technology and data association methods which ensure robust and real time need to be continuously improved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Hui& Liu, Yapeng& Lin, Wenzhong& Xu, Lingwei& Wang, Junyin. 2020. Data Association Methods via Video Signal Processing in Imperfect Tracking Scenarios: A Review and Evaluation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198075
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Hui…[et al.]. Data Association Methods via Video Signal Processing in Imperfect Tracking Scenarios: A Review and Evaluation. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198075
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Hui& Liu, Yapeng& Lin, Wenzhong& Xu, Lingwei& Wang, Junyin. Data Association Methods via Video Signal Processing in Imperfect Tracking Scenarios: A Review and Evaluation. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198075
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1198075
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر