PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Tracking of unmanned aerial vehicles using computer vision methods: A comparative analysis

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza metod śledzenia bezzałogowych statków powietrznych wykorzystujących techniki widzenia komputerowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Tracking of small objects in any given airspace is an integral part of modern security systems. In these systems, there are embedded methods that employ the techniques based on either radio waves, or acoustic signals, or light radiation. The computer vision operation, springing from the light radiation-based technique, has prompted interest in its research. This operation has the advantage of being less expensive than radars and acoustic systems. In addition, it can solve complex security problems by detecting and tracking humans, vehicles, and flying objects. Therefore, this article evaluates the usefulness of the varying computer vision algorithms for tracking of small flying objects.
PL
W artykule przedstawiono analizę metod śledzenia bezzałogowych statków powietrznych, wykorzystujących techniki widzenia komputerowego.
Rocznik
Strony
39--51
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz., rys.
Twórcy
  • Polish Naval Academy, Faculty of Mechanical and Electrical Engineering, Smidowicza 69, Str., 81127 Gdynia, Poland
  • Polish Naval Academy, Faculty of Navigation and Naval Weapons, Smidowicza 69, Str., 81-127 Gdynia, Poland
Bibliografia
  • [1] Wąż, M.; Naus, K. Wizualizacja wielowymiarowego obrazu radarowego. Zesz. Nauk. Akad. Mar. Wojennej 2013, 195, 99–116, doi:10.5604/0860889X.1097972.
  • [2] Blok, M.; Kaczmarek, S.; Młynarczuk, M. Radar Data Fusion in the Stradar System. Sci. J. Polish Nav. Acad. 2019, 218, 43–56, doi:10.2478/sjpna-2019-0017.
  • [3] Yoon, J. H.; Xu, H.; Garcia Carrillo, L. R. Advanced Doppler radar physiological sensing technique for drone detection. In; Ranney, K. I., Doerry, A., Eds.; 2017; pp. 10–21.
  • [4] Piskur, P.; Szymak, P. Algorithms for passive detection of moving vessels in marine environment. J. Mar. Eng. Technol. 2018, 16, 377–385, doi:10.1080/20464177.2017.1398483.
  • [5] Sutin, A.; Salloum, H.; Sedunov, A.; Sedunov, N. Acoustic detection, tracking and classification of Low Flying Aircraft. In 2013 IEEE International Conference on Technologies for Homeland Security (HST); IEEE, 2013; pp. 141–146.
  • [6] Dumitrescu, C.; Minea, M.; Costea, I. M.; Cosmin Chiva, I.; Semenescu, A. Development of an Acoustic System for UAV Detection. Sensors 2020, 20, 4870, doi:10.3390/s20174870.
  • [7] Hożyń, S.; Zalewski, J. Shoreline Detection and Land Segmentation for Autonomous Surface Vehicle Navigation with the Use of an Optical System. Sensors 2020, 20, 2799, doi:10.3390/s20102799.
  • [8] Praczyk, T.; Hożyń, S.; Bodnar, T.; Pietrukaniec, L.; Błaszczyk, M.; Zabłotny, M. Concept and first results of optical navigational system. Trans. Marit. Sci. 2019, 8, 46–53, doi:10.7225/toms.v08.n01.005.
  • [9] Hożyń, S.; Żak, B. Local image features matching for real-time seabed tracking applications. J. Mar. Eng. Technol. 2017, doi:10.1080/20464177.2017.1386266.
  • [10] Maan, S.; Tyagi, A.; Kumar, S.; Kumar, A. Security and Surveillance using Computer Vision. Int. J. Comput. Appl. 2020, 176, 30–35, doi:10.5120/ijca2020920280.
  • [11] Hożyń, S.; Żak, B. Moving Object Detection, Localization and Tracking Using Stereo Vison System. Solid State Phenom. 2015, 236, 134–141, doi:10.4028/www.scientific.net/SSP.236.134.
  • [12] Gautam, K. S.; Parameswaran, L.; Thangavel, S. K. Computer Vision Based Asset Surveillance for Smart Buildings. J. Comput. Theor. Nanosci. 2020, 17, 456–463, doi:10.1166/jctn.2020.8691.
  • [13] Hożyń, S.; Przybysz, M. Detection of Unmanned Aerial Vehicles Using Computer Vision Methods: A Comparative Analysis. Sci. J. Polish Nav. Acad. 2020, 220–221, 5–13, doi:10.2478/sjpna2020-0001.
  • [14] Lukežič, A.; Vojíř, T.; Čehovin Zajc, L.; Matas, J.; Kristan, M. Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliability. Int. J. Comput. Vis. 2018, 126, 671–688, doi:10.1007/s11263-017-1061-3.
  • [15] Babenko, B.; Ming-Hsuan Yang; Belongie, S. Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2011, 33, 1619–1632, doi:10.1109/TPAMI.2010.226.
  • [16] Bolme, D.; Beveridge, J. R.; Draper, B. A.; Lui, Y. M. Visual object tracking using adaptive correlation filters. In 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition; IEEE, 2010; pp. 2544–2550.
  • [17] Henriques, J. F.; Caseiro, R.; Martins, P.; Batista, J. High-speed tracking with kernelised correlation filters. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2015, 37, 583–596, doi:10.1109/TPAMI.2014.2345390.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-773b7274-5484-4d97-8c0d-e5f009ea25a3
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.