Key points are not available for this paper at this time.
एक दृश्य UAV पहचान विधि प्रस्तावित की गई है जो अग्रभूमि पहचान और ऑनलाइन फीचर वर्गीकरण को संयोजित करती है। सूक्ष्म और छोटे UAVs की उपस्थिति काफी अलग होती है, जिससे UAV पहचान समस्या को प्रशिक्षित वर्गीकर्ता के साथ वस्तु पहचान समस्या के रूप में नहीं देखा जा सकता। इस बीच, बिंदु पहचान एल्गोरिदम और अग्रभूमि पहचान एल्गोरिदम के परिणाम गतिशील पृष्ठभूमि वस्तुओं द्वारा प्रभावित होने की प्रवृत्ति रखते हैं, विशेष रूप से जटिल पृष्ठभूमि के खिलाफ। प्रस्तावित विधि UAV पहचान की क्षमता को बढ़ाने के लिए अग्रभूमि पहचान परिणामों पर फीचर वर्गीकरण करती है। अग्रभूमि पहचान परिणामों के पड़ोसी क्षेत्र में किनारे की ताकत और अभिविन्यास के आधार पर फीचर वर्गीकरण संभावित UAV लक्ष्यों को गतिशील पृष्ठभूमि से अलग करने के लिए उपयोगी है। जब हमारी विधि दृश्य UAV पहचान पर लागू की जाती है, तो सामान्य अग्रभूमि पहचान एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त होते हैं।
डोंग एट अल। (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: