PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Gradientowe charakterystyki pola detekcji dla danych obrazowych

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Gradient characteristics of a detection field for image data
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł przedstawia metodę wyznaczania gradientowych charakterystyk opisujących pole detekcji. Przedstawiona metoda jest przeznaczona dla danych obrazowych. Dane obrazowe mają postać sekwencji obrazów źródłowych. Sekwencję obrazów źródłowych tworzą ramki pobrane ze strumienia wideo uzyskiwanego na stanowisku pomiarowym. To samo pole detekcji jest definiowane dla wszystkich obrazów sekwencji obrazów źródłowych. Sekwencja obrazów źródłowych jest konwertowana do postaci binarnej. Konwersja jest przeprowadzana na podstawie analizy gradientów obrazów źródłowych. Rozmieszczenie otrzymywanych wartości binarnych obrazów wynikowych odpowiada zawartości obrazów źródłowych. W obszarze pola detekcji, dla kolejnych obrazów wejściowych, obliczane są odpowiednio sumy wartości binarnych, arytmetyczna i uśredniona. Na podstawie uśrednionych sum wartości binarnych wyznaczane są gradientowe charakterystyki pola detekcji. Gradientowe charakterystyki pola detekcji są przeznaczone do detekcji pojazdów, mogą być również wykorzystywane do wyznaczania szybkość pojazdów lub do klasyfikacji pojazdów.
EN
The paper presents a method of determination of gradient characteristics describing a detection field. The presented method is destined for image data. Image data are in the form of a source image sequence. Frames taken from a video stream, obtained at a measurement station, create a source image sequence. The same detection field is defined for all images of the source image sequence. The source image sequence is converted into binary form. Conversion is carried out on the basis of analysis of source images gradients. Layout of obtained binary vales of target images is in accordance with a content of source images. In the area of detection field, arithmetic and averaging sums of binary values are appropriately calculated. On the bases of averaging sums of binary values, gradient characteristics of the detection field are determined. Gradient characteristics of detection field are intended for vehicle detection and also can be utilized for vehicle speed determination or vehicle classification.
Rocznik
Strony
741--744
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., fot., rys., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Śląska, Wydział Transportu
Bibliografia
  • 1. Coifman B., Beymer D., McLauchlan P., Malik J., A real-time vision system for vehicle tracking and traffic surveillance, Transportation Research Part C, 1998, vol. 6, pp. 271-288.
  • 2. Fernandez-Caballero A., Gomez F. J., Lopez-Lopez J., Road traffic monitoring by knowledge-driven static and dynamic image analysis, Expert Systems with Applications, 2008, 35, pp. 701-719.
  • 3. Kamijo S., Matsushita Y., Ikeuchi K., Sakauchi M., Traffic Monitoring and Accident Detection at Intersections, IEEE Transactions on Intelligence Transportation Systems, 2000, vol. 1, no. 2, pp. 108-118.
  • 4. Gupte S., Masoud O., Martin R. F. K., Papanikolopoulos N. P., Detection and Classification of Vehicles, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2002, vol. 3, no. 1, pp. 37-47.
  • 5. Hsieh J., Yu S. H., Chen Y. S., Hu W. F., Automatic Traffic Surveillance System for Vehicle Tracking and Classification, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2006, vol. 7, no. 2, pp. 175-187.
  • 6. Cucchiara R., Piccardi M., Mello P.: Image Analysis and Rule - Based Reasoning for a Traffic Monitoring System, IEEE Transaction on Intelligent Transaction Systems, 2000, vol. 1, no. 2, pp. 119-130.
  • 7. Mithun N. C., Rashid N. U., Rahman S. M. M., Detection and Classification of Vehicles From Video Using Multiple Time-Spatial Images, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2012, vol. 13, no. 3, pp. 1215-1225.
  • 8. Czapla Z., Point Image Representation for Efficient Detection of Vehicles, in: Burduk R., Jackowski K., Kurzyński M., Woźniak M., Żołnierek A. (eds.) Proceedings of the 9th Conference on Computer Recognition Systems CORES 2015. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2016, vol. 403, pp. 691-700, Springer, Heidelberg.
  • 9. Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997.
  • 10. Malina W., Smiatacz M., Metody cyfrowego przetwarzania obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-96789c4d-e30a-459a-9465-e2272f4a66ae
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.