Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phát hiện và bám đuổi cá bằng phương pháp GMM kết hợp Frame-Differencing

Trong bài báo này, thuật toán với sự kết hợp giữa Mô hình hỗn hợp Gauss và Frame Differencing (CGMMFD) được đề xuất. Phương pháp này được mong đợi cho kết quả khả quan đối với các tình huống bám đuổi khác nhau. Cũng trong bài báo này, các tiêu chí đánh giá được xây dựng cụ thể để đánh giá sự hiệu quả của mỗi phương pháp cho từng trường hợp cụ thể. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội Thảo Quốc Hội Thảo GiaGia Quốc 2015 vềvề 2015 Điện ĐiệnTử Tử Truyền TruyềnThông Thôngvà vàCông NghệThông Công Nghệ ThôngTin Tin ECIT ECIT2015 2015 Phát hiện và bám đuổi cá bằng phương pháp GMM kết hợp Frame-Differencing Nguyễn Đình Minh Nhật Huỳnh Nhƣ Kiên Võ Ngọc Phạm Văn Tuấn Nhân Trung Tâm Xuất Sắc Trƣờng Đại Học Bách Khoa Đại Trung Tâm Xuất Sắc Trƣờng Đại Học Bách Khoa Đại Học Đà Nẵng Học Đà Nẵng Đà Nẵng Việt Nam Đà Nẵng Việt Nam Email pvtuan@dut.udn.vn Email ndmnhat71@gmail.com vongocnhan4292@gmail.com nhukienhuynh6392@gmail.com Tóm tắt Phát hiện và bám đuổi cá FDT là một bước quan là bám đuổi Mean shift MS 6 7 và lọc Particle PF 8 9 . trọng trong nghiên cứu hải dương học đặc biệt là trong việc dự Hai phƣơng pháp này đã chứng minh thích hợp cho việc bám đoán những thay đổi chất lượng nguồn nước và những biến động đuổi các vật thể có hình dạng thay đổi. về số lượng cá trong quần thể. Trong bài báo này thuật toán với sự kết hợp giữa Mô hình hỗn hợp Gauss và Frame Differencing Trong một vài trƣờng hợp nhất định một vài trong số bốn CGMMFD được đề xuất. Phương pháp này được mong đợi cho phƣơng pháp này cho ra các hiệu suất phát hiện và bám đuổi cá kết quả khả quan đối với các tình huống bám đuổi khác nhau. cao. Tuy nhiên không một phƣơng pháp nào có thể phù hợp Cũng trong bài báo này các tiêu chí đánh giá được xây dựng cụ cho tất cả mọi trƣờng hợp đặt ra. Do đó trong bài báo này thể để đánh giá sự hiệu quả của mỗi phương pháp cho từng phƣơng pháp mới CGMMFD đƣợc đề xuất. Phƣơng pháp mới trường hợp cụ thể. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng này kết hợp GMM lọc Kalman và Frame-Differencing. Frame- phương pháp này cho ra sự chính xác trong bám đuổi lớn hơn Differencing đƣợc sử dụng bởi vì kĩ thuật này có thể phát hiện khí so với bốn phương pháp khác đó là Trừ nền Mô hình hỗn vị trí con cá cho những khung hình mà GMM không thể. Đặc hợp Gauss Bám đuổi Mean shift và Lọc particle. Trong khí các biệt là trong khoảng từ 10 đến 15 khung hình đầu tiên khi mô phương