Sammanfattning av denna webbsida: Att upptäcka människor med hjälp av synliga övervakningssensorer är ett viktigt och utmanande arbete för att upptäcka inkräktare och hantera säkerheten. Den största barriären för att upptäcka människor i realtid är den beräkningstid som krävs för tät bildskalning och skanning av fönster som extraheras från en hel bild. I detta dokument föreslås snabb upptäckt av människor genom att man väljer optimala nivåer på bildskalan med hjälp av varje nivås adaptiva intresseregion (ROI). För att uppskatta bildskalningsnivån genererar vi en Hough windows map (HWM) och väljer några optimala bildskalor baserat på styrkan hos HWM och dela-och-konquer algoritmen. Dessutom arrangeras adaptiva ROI per bildskala för att ge ett annat sökområde. Vi använder en slumpmässig skogsklassare för att separera kandidatfönster till mänskliga och icke-mänskliga klasser. Den föreslagna algoritmen har framgångsrikt tillämpats på verkliga övervakningsvideosekvenser, och dess detektionsnoggrannhet och beräkningshastighet visar en bättre prestanda än andra relaterade metoder.
Ko et al. Ordförande I REF föreslogs Hough windows Maps (HWM) för att fastställa bildskalningsnivåer med en algoritm för delning och konquer för att minska komplexiteten i beräkningen av övervakningsvideosekvenser.
Fast Human Detection for Intelligent Monitoring Using Surveillance Visible Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}