Identyfikatory
Warianty tytułu
A low computationally video based algorithms for control of personal safety in industrial zone
Języki publikacji
Abstrakty
Zapewnienie bezpieczeństwa w strefach przemysłowych jest realizowane w oparciu specjalistyczne systemy eksperckie dedykowane dla konkretnej branży, część z nich działa w oparciu o detekcję zmian w obrazach sekwencji wideo. Prezentowany w pracy szybki algorytm do wykrywania zmian w obrazach, działa w oparciu o metodę Monte Carlo. Badania wykazały dużą szybkość obliczeń wynikającą z redukcji ilości analizowanych danych, odporność na niski poziom zakłóceń oraz wysoką skuteczność wykrywania zmian.
Ensuring safety in the industrial zones is realised on the basis of specialised expert systems, some of them operate on the detection of changes in the image from video sequence. In this paper is presented fast algorithm based on the Monte Carlo method for detecting changes in images. The studies have shown: high-speed calculations resulting from the reduction of the analysed data, resistance to low noise and high efficiency of detection of changes.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
335--337
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Bibliografia
- [1] Collins R., Lipton A., Kanade T., Fujiyoshi H., Duggins D., Tsin Y., Tolliver D., Enomoto N., Hasegawa O., A system for video surveillance and monitoring: VSAM final report, Robotics Inst.,CMU-RI-TR-00-12, 2000
- [2] O’Malley M.K., Principles of Human-machine Interfaces and Interactions, In Life Science Automation: Fundamentals and Applications, Mingjun Zhang, Bradley Nelson and Robin A. Felder (Eds.) Artech House Publishers, (2007), 101-125
- [3] Okarma K., Lech P., Application of the Monte Carlo preliminary image analysis and classification method for the automatic reservation of parking space, Machine Graphics and Vision, 18 (2009), No. 4, 439-452
- [4] Chen D., Odobez J.-M., Sequential Monte Carlo Video Text Segmentation. International Conference on Image Processing ICIP 2003, vol. 3, 21–24, IEEE Press, New York (2003)
- [5] Quan G., Chelappa R., Structure from Motion Using Sequential Monte Carlo Methods, Int. Journal of Computer Vision 59, (2004), No. 1, 5-31
- [6] Vermaak J., Ikoma N., Godsill S.J., Sequential Monte Carlo Framework for Extended Object Tracking, IEE Proc. Radar Sonar Navig.,152 (2005), No. 5, 353-363
- [7] Rafinski L., Wykrywanie komponentów twarzy na potrzeby określenia jej położenia przy wykorzystaniu obrazów w skali szarości, Przegląd Elektrotechniczny, 2 (2009) 33-36
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-325d7e43-2051-4182-a2ab-63bf5917e93a