Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Accurate estimation of absolute distance and height of objects in open area conditions is a significant challenge. In this paper, we address these problems and we propose a novel approach that combines classical computer vision algorithms with modern neural network-based solutions. Our method integrates object detection, monocular depth estimation, and homography- based mapping to achieve precise and efficient estimations of absolute height and distance. The solution is implemented on the edge device, which enables real-time data processing using both visual and thermography data sources. Experimental evaluation on a height estimation dataset prepared by us demonstrates an accuracy of 97.06\% and validates the effectiveness of our approach.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
503--511
Opis fizyczny
Bibliogr. 33 poz.
Twórcy
autor
autor
autor
autor
autor
Bibliografia
Uwagi
1. Thematic Tracks Regular Papers
2. Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-da092d43-71ea-40cf-a514-8126feeefec2