Resumen

Se propone un método de detección y seguimiento de objetos múltiples por satélite de teledetección basado en el enmascaramiento de carreteras, el modelo de mezcla gaussiana (GMM) y la asociación de datos. Este método extrae primero la red de carreteras del vídeo de teledetección basándose en el aprendizaje profundo. En la etapa de detección, se utiliza el algoritmo de sustracción de fondo basado en el GMM para obtener los resultados de detección de los objetivos móviles en la carretera. En la etapa de seguimiento, la asociación de datos del mismo resultado de detección de objetivos en fotogramas adyacentes se realiza basándose en el algoritmo de búsqueda de vecindad, para obtener la trayectoria de seguimiento continua de cada objetivo. Los experimentos sobre la detección y el seguimiento de múltiples objetos se realizan con datos medidos por satélites de teledetección reales, y los resultados verifican la viabilidad del método propuesto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:asociación de datos, detección de objetos múltiples, trayectoria de seguimiento continua, algoritmo de búsqueda de vecindario, satélite de teledetección, modelo de mezcla gaussiana, resultados de detección de objetivos, algoritmo de sustracción de fondo, resultados de detección, enmascaramiento de carreteras
• Keywords:data association, multiple object detection, continuous tracking trajectory, neighborhood search algorithm, remote sensing satellite, gaussian mixture model, target detection results, background subtraction algorithm, detection results, road masking