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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >Moving targets detection from UAV based on a robust real-time image registration algorithm
【24h】

Moving targets detection from UAV based on a robust real-time image registration algorithm

机译：基于鲁棒的实时图像配准算法的无人机运动目标检测

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In this paper, a real time method for image registration dedicated to small moving target detection (MTD) from a moving camera is proposed. The main application is the road surveillance from UAV. The algorithm must work under strong constraints: real time performances for VGA images at 30 fps with a standard PC and shaking camera with irregular movements. Given the medium-altitude of the UAV, the estimated transformation is a similarity. Our proposed algorithm is an hybrid method using an ESM algorithm (Efficient Second-Order Minimization) and Harris corners matching, with pyramidal implementation. An M-Estimator is used at each loop of the ESM in order to be robust to moving objects, occlusions and camera noise. We have tested our method on UAV highway images and this coupling allows for robustness, low time computation and accuracy. Even if the camera may have important oscillations, we get a high precision alignment of the images and thus a reliable detection of the moving targets.
机译：在本文中，提出了一种实时图像配准方法，专门用于从移动摄像机进行小移动目标检测（MTD）。主要应用是无人机的道路监视。该算法必须在严格的约束下工作：使用标准PC并以不规则移动的方式摇动相机，以30 fps的速度显示VGA图像的实时性能。给定无人机的中等高度，估计的转换是相似的。我们提出的算法是一种混合方法，使用ESM算法（高效二阶最小化）和哈里斯角点匹配，并采用金字塔实现。 M-Estimator用于ESM的每个循环，以便对移动的物体，遮挡物和相机噪声具有鲁棒性。我们已经在无人机高速公路图像上测试了我们的方法，这种耦合可以实现鲁棒性，低时间的计算和准确性。即使相机可能有重要的振荡，我们也可以对图像进行高精度对准，从而可以可靠地检测运动目标。

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