Eftersom intelligenta övervakningssystem nyligen har växt snabbt, ökar forskningen om att på ett korrekt sätt upptäcka människor i videofilmer som fångats på långt avstånd i betydelse. Den befintliga forskningen med hjälp av synliga ljuskameror har främst fokuserat på metoder för att upptäcka människor dagtid när det finns utomhusljus, men det är svårt att upptäcka människor nattetid när det inte finns något utomhusljus. Således, metoder som använder ytterligare nära-infraröda (NIR) illuminatorer och NIR kameror eller termiska kameror har använts. När det gäller NIR-belysningsapparater finns det dock begränsningar i fråga om belysningsvinkel och avstånd. Det finns också svårigheter eftersom belysningskraften måste justeras adaptivt beroende på om objektet är nära eller långt borta. När det gäller värmekameror är deras kostnader fortfarande höga, vilket gör det svårt att installera och använda dem på en mängd olika platser. På grund av detta har forskning bedrivits om mänsklig detektering nattetid med hjälp av synliga ljuskameror, men detta har fokuserat på objekt på kort avstånd i en inomhusmiljö eller användning av videobaserade metoder för att fånga flera bilder och bearbeta dem, vilket orsakar problem i samband med ökningen av bearbetningstiden. För att lösa dessa problem presenterar detta dokument en metod som använder en enda bild fångad på natten på en synlig ljuskamera för att upptäcka människor i en mängd olika miljöer baserade på ett konvolutionellt neuralt nätverk. Experimentella resultat med hjälp av en självkonstruerad Dongguk nattlig human detektion databas (DNHD-DB1) och två öppna databaser (Korea avancerade institutet för vetenskap och teknik (KAIST) och dator vision center (CVC) databaser, samt hög noggrannhet mänsklig detektion i en mängd olika miljöer, visar att metoden har utmärkt prestanda jämfört med befintliga metoder.
En studie REF på natten mänsklig detektion med CNNs indikerade att de bilder som fångas av synliga-ljuskameror kan klara bra med CNNs eftersom neurala nätverksmodellen kan anpassa sig till den marginella skillnaden i natten bilder för att filtrera och fånga egenskaperna hos objektet.
Convolutional Neural Network-Based Human Detection in Nighttime Images Using Visible Light Camera Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}