ரிமோட் சென்சிங் & ஜிஐஎஸ் ஜர்னல்

சுருக்கம்

செயற்கைக்கோள் வீடியோவில் மோஷன் கண்டறிதல்

ஐகோங் சூ, ஜியாகி வூ, குவோ ஜாங், ஷென்லின் பான், தாயோங் வாங், யோங்குவா ஜாங் மற்றும் சின் ஷென்

செயற்கைக்கோள் வீடியோ இயக்கத்தைக் கண்டறிவதில் உள்ள சிக்கலைக் கருத்தில் கொண்டு, உலகளாவிய இயக்க இழப்பீடு மற்றும் உள்ளூர் டைனமிக் புதுப்பித்தல் ஆகியவற்றை இணைக்கும் பின்னணி கழித்தல் முறை முன்மொழியப்பட்டது. முதல் நிகழ்வில், பின்னணி மாதிரியை நடுத்தர சட்டத்தில் நிறுவ மேம்படுத்தப்பட்ட ViBE மாதிரி முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. பின்னணி மாடலில் மேலும் ஒரு டைனமிக் அப்டேட் காரணி உள்ளது. இரண்டாவதாக, பிரேம்களுக்கு இடையே உள்ள உலகளாவிய காட்சியின் இயக்க மாதிரியானது சீரான தடுக்கப்பட்ட முன்னோக்கி-பின் LK ஆப்டிகல் ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி மதிப்பிடப்படுகிறது, மேலும் உலகளாவிய இயக்க இழப்பீடு செய்யப்படுகிறது. கடைசியாக ஆனால் குறைந்தது அல்ல, ஈடுசெய்யப்பட்ட சட்டகம் மற்றும் மாதிரிக்கு இடையேயான ஒப்பீடு மற்றும் இணைக்கப்பட்ட டொமைன் பகுப்பாய்வு ஆகியவை இயக்கப் பொருட்களைக் கண்டறிந்து பிரிப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இன்னும் கூடுதலாக, "போலி இயக்கம்" தீர்ப்பின்படி மாதிரியின் புதுப்பிப்பு காரணியை நாம் சரிசெய்யலாம். பின்னர், மாடல் உள்நாட்டிலும் தகவமைப்புக்கு ஏற்றவாறும் புதுப்பிக்கப்படும். "இலக்கு வாரியான" மதிப்பீட்டின் ரீகால் ரேட் முறை முன்மொழியப்பட்டது, இது பொருள் முழுவதையும் புள்ளியியல் ஆனால் பிக்சல்கள் அல்ல. Skysat மற்றும் JL1H வீடியோவைப் பயன்படுத்தி நான்கு சோதனைகளைச் செய்கிறோம். முன்மொழியப்பட்ட முறையானது "இலக்கு வாரியாக" திரும்ப அழைக்கும் விகிதத்தில் சாதகமான விளைவை ஏற்படுத்துகிறது மற்றும் பிழை கண்டறிதல் விகிதம் குறைவாக இருப்பதாக முடிவுகள் காட்டுகின்றன. "இலக்கு வாரியாக" திரும்ப அழைக்கும் விகிதம் 80% ஐ விட சிறப்பாக உள்ளது. கிளாசிக்கல் முறையுடன் ஒப்பிடும்போது பிழை கண்டறிதல் விகிதம் குறைந்தது 10 மடங்கு குறைக்கப்படுகிறது, மேலும் 160 மடங்கு அதிகமாகவும் உள்ளது. செயற்கைக்கோள் வீடியோவில் மேம்பட்ட பயன்பாடு மற்றும் இயக்க பகுப்பாய்வுக்கு இந்த முறை பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்