En ny metod för 3D-fordonsmodellering i lågprismonocameraövervakningssystem införs i detta dokument. Den föreslagna algoritmen syftar till att lösa den projektiva tvetydigheten i 2D-bildobservationer genom integrering av tidsinformation och modellföregångar inom en Markov Chain Monte Carlo (MCMC) metod. Metoden är speciellt utformad för att fungera i utmanande scenarier, med bullriga och suddiga 2D-observationer, där traditionella kantpassningsmetoder eller funktionsbaserade metoder misslyckas. Tester har visat utmärkta skattningsresultat för övervakningstillämpningar för trafikflödesvideo, som kan användas för att klassificera fordon efter deras längd, bredd och höjd.
I Ref har en modellering av 3D-fordon föreslagits för detektering och klassificering genom integrering av tidsinformation och tidigare modell inom figur 1: Föreslagen CRN-modell.
REAL-TIME 3D MODELING OF VEHICLES IN LOW-COST MONOCAMERA SYSTEMS
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}