适应性特征和基于尺度的对象跟踪与对应过器,用于物联网中的资源受限制的终端设备
Shengjie Li1, Kaiwen Kang1, Shuai Zhao1
1State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China.
本研究介绍了用于物联网 (IoT) 视觉对象跟踪的自适应区分相关过器 (DCF). 该方法增强了特征映射和规模估计,以在资源有限的设备上提供高效,稳健的性能.
科学领域:
- 计算机视觉
- 无线通信
- 物联网 (物联网)
背景情况:
- 第六代 (6G) 无线技术可实现物联网 (IoT) 的快速发展,但资源有限的设备在大型视频数据集中难以进行视觉对象跟踪.
- 基于差别相关过器 (DCF) 的追踪器提供了低计算成本和稳定性,但目前使用固定特征和密集尺度间隔的方法是不理想的.
研究的目的:
- 开发基于DCF的适应性映射特征和尺度间隔方法,以改善资源有限的物联网设备的视觉对象跟踪.
- 解决现有的DCF追踪器中固定特征尺寸和密集尺度间隔的次优问题.
主要方法:
- 建议使用缩小维度和直方图得分图集成多个特征的适应性映射响应.
- 引入了适应时间尺度估计方法,使用稀疏的间隔来提高追踪效率.
- 将这些方法集成到基于DCF的框架中,
主要成果:
- 拟议的自适应式DCF追踪器在基准数据集 (DTB70,UAV112,UAV123@10fps,UAVDT) 上表现出卓越的性能.
- 在低成本的CPU上实现了41.3 FPS的运行速度,超过了最先进的追踪器.
- 在具有有限计算资源的设备上有效处理大型物联网视频数据.
结论:
- 适应性映射特征和尺度间隔的DCF方法显著提高了视觉对象跟踪的效率和有效性.
- 这种方法非常适合在6G支持的物联网生态系统中的资源有限的设备上的实时应用.
- 为无线多媒体传感器网络的视觉对象跟踪挑战提供了实用解决方案.
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