Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono metodę obliczania miar ruchu dla inteligentnej analizy wideo. Obliczane są cztery miary: dwukierunkowa długość-łuku, kierunek-w-przód, kierunek-wstecz oraz krawędzie segmentów-ruchu. Wszystkie miary bazują na mapie przepływu obliczonej przy użyciu algorytmu przepływu optycznego. Segmenty-ruchu wykorzystują pola typu finite-time Lyapunov exponent (FTLE). Przeprowadzono eksperymentalne testy dla nagrań wideo z ruchem ludzi. Sprawdzono także czasochłonność obliczeń poszczególnych etapów proponowanego rozwiązania.
EN
This paper presents a calculation of the motion measures for intelligent video analysis. Four measures are proposed: bidirectional length, forward direction, backward direction and motion edges. All measures are based on a flow map obtained with the use of the optical flow algorithm. Motion edges utilizes finite-time Lyapunov exponent (FTLE) fields. Experimental tests were performed for video recordings with the people movement. The computation times of particular steps of the proposed solution were also checked.
EN
In this paper we present an algorithm for precise estimation of moving objects density (typically people and vehicles) in indoor and outdoor scenes. Automatic generation of the so-called density maps is based on video sequences acquired by surveillance systems. Our approach offers two types of solutions. The first one increments the accumulation table when a moving object is detected in a location of interest, delivering a density map of the presence of moving objects. The second algorithm increments the accumulation table only in cases of detecting a new moving object, resulting in a density map of the count of moving objects. The proposed algorithms were tested with the use of PETS 2009 database and with our own database of long-term video recordings. Finally, results of the density maps visualization and determination of the “busy hours” are presented.
PL
W artykule przedstawiono system sterowania gestem opartego na czujniku Microsoft Kinect. Omówiono najpopularniejsze środowiska umożliwiające realizację systemu zintegrowanego, wykorzystującego różnorodny sprzęt i oprogramowanie. Przygotowano algorytm bezdotykowego sterowania manipulatorem. Przedstawiono wyniki eksperymentów, przeprowadzonych w celu określenia dokładności i dobrania optymalnej metody sterowania.
EN
The article presents a gesture control system based on the Microsoft Kinect sensor. The most popular environments for implementation of the system realization using a variety of equipment and software are discussed. The prepared algorithm for non-contact control of the manipulator is presented. The paper discusses the results of experiments conducted to determine the accuracy of the control and the optimal control method.
EN
This paper presents the design process of a gesture control system based on the Microsoft Kinect sensor. An environment enabling implementation of the integrated system using a variety of equipment and software was selected and prepared. A method for integrating the sensor with the Arduino environment has also been discussed. Algorithms for remote gesture control of the given servodrive angle and the position of the robot arm gripper were prepared. The results of several experiments, which were carried out in order to determine the optimal method for starting, controlling, and stopping the drive and for assessment of the accuracy of the proposed method for the arm control, are presented.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.