Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Method of detection, localization and tracking objects with thermovision cameras
Języki publikacji
Abstrakty
W dziedzinach takich jak systemy militarne, systemy ochrony, czy w automatyce przemysłowej, coraz częściej stosuje się systemy wizyjne pracujące w warunkach ograniczonej widoczności. Z tego powodu w systemach wizyjnych stosuje się kamery termowizyjne. Systemy wizyjne są stosowane w celu wykrycia i śledzenia intruza na obserwowanej scenie. W artykule zostały przedstawione metody detekcji oraz śledzenia obiektów na podstawie analizy sekwencji obrazów termowizyjnych. Algorytmy zostały zoptymalizowane pod kątem ich realizacji za pomocą systemu cyfrowego.
In areas like military systems, surveillance systems, or industrial process control, more and more often there is a need to operate in limited visibility conditions or even in complete darkness. In such conditions vision systems can benefit by using thermal vision cameras. For example thermal vision system can be successfully used in intruder detection and tracking in surveillance systems. In article a method of automatic object detection and tracking on thermovision images is presented. The methods has been optimized to efficient operation in digital computing system.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
84--87
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz., il., wykr.
Twórcy
autor
autor
autor
- Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, Warszawa
Bibliografia
- [1] Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
- [2] Wiatr K.: Sprzętowe implementacje algorytmów przetwarzania obrazów w systemach wizyjnych czasu rzeczywistego. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo - Dydaktyczne, Kraków 2002.
- [3] Hager G., Belhumeur P.: Efficient region tracking with parametric models of geometry and illumination. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (10), 1998, 1025-1039.
- [4] Venkatesh Babu R., Perez Patrick, Bouthemy Patrick: Robust tracking with motion estimation and local Kernel-based color modeling. Image and Vision Computing 25, 2007, 1205/1216.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA1-0038-0024