På grund av de minskade kostnaderna och den ökande miniatyriseringen av videokameror ökar användningen av digital videobaserad övervakning som ett verktyg för realtidsövervakning snabbt. I detta dokument presenterar vi en ny metod för videoövervakning i realtid baserad på experimentell provtagning. Vi använder detta ramverk för att dynamiskt modellera den föränderliga uppmärksamheten för att utföra en effektiv övervakning. Vi utnyttjar sammanhanget och tidigare erfarenhetsinformation för att upptäcka och spåra rörliga objekt i övervakningsvideor. Dessutom tar vi hänsyn till situationen för flera övervakningskameror och använder den erfarenhetsmässiga provtagningstekniken för att bestämma vilken övervakningsvideoström som ska visas på huvudmonitorn. Detta kan oerhört bidra till att minska den manuella operatören trötthet för flera övervaka situationen. Vi har implementerat de utvecklade algoritmerna och experimentella resultat har presenterats för att illustrera nyttan av den föreslagna tekniken.
I Ref föreslogs en ram för videoövervakning baserad på den erfarenhetsmässiga miljön för effektiva och anpassningsbara beräkningar.
Experiential Sampling for video surveillance
{'venue': "IWVS '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}