フレーム間差分を応用した参照画像の更新を伴うフラクタル画像解析による車両追跡について

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ITS25015

グループ名：【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日：2025/9/15

タイトル(英語)：Study on Vehicle Tracking by Using Fractal Image Analysis with Updating Reference Image Adapted from Frame Difference Method

著者名：呉 一帆(日本大学),宣 晋波(日本大学),矢澤 翔大(日本大学),内田 暁(日本大学),黒岩 孝(日本大学)

著者名(英語)： Yifan Wu(Nihon University),Jinbo Xuan(Nihon University),Syota Yazawa(Nihon University),Akira Uchida(Nihon University),Takashi Kuroiwa(Nihon University)

キーワード：フラクタル,ドローン,画像特徴,Fractal,Drone,Image Features

要約(日本語)：著者らはこれまで、ドローンで撮影した動画像のフラクタル画像解析を用いた車両追跡手法を報告している。この手法では、車両が映っていない最初のフレームを参照画像として用い、フラクタル特徴を算出する。そのため、ドローンの位置が時間とともに変化すると、検出精度に影響が出やすい。本研究では、フレーム差分法の手法を応用し、参照画像を逐次更新しながらフラクタル特徴を算出することで、ドローンの動きの影響を低減できるか検討する。

要約(英語)：We have previously reported on a method for tracking vehicles using fractal image analysis of video images captured by drones.This method uses the first frame without a vehicle as a reference image for calculating fractal features. Therefore, changes in the drone's position over time will affect detection accuracy. In this study, we adapt a frame difference method's technique to examine whether the effects of drone movement can be reduced by calculating fractal features while iterative updating the reference image.

本誌：2025年9月18日-2025年9月19日ＩＴＳ研究会

本誌掲載ページ：9-12p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,065Kバイト