Структура допоміжної класифікації наземних об’єктів за відеоспостереженням

M. P. Mukhina, I. V. Barkulova

Анотація


Проведено аналіз системи класифікації за даними відеоспостереження. Сформульовано, що для виділення ознак та їх класифікації, потрібно отримати нормалізовані гіпотези для виявлення ознак об’єкта, приймаючи до уваги орієнтацію камери та висоту польоту. Запропоновано структуру допоміжної класифікації на основі ймовірнісних моделей, таких як класифікатор Байєса та Марковські процеси. Запропонований алгоритм був застосований для виявлення лише двох ознак, що відносяться до BLOB аналізу. Класифікацію було проведено відповідно до двох основних характерних параметрів – площа та центр мас. Вектор ознак складається лише з найінформативніших складових та дозволяє мінімізувати ризики. Результати підтвердили надійність класифікації відповідно до набору відео кадрів у умовах неповних даних дескриптивного простору.


Ключові слова


Вектор характерних ознак; дескриптивний простір; допоміжна класифікація; класифікатор Байєса; Марковські процеси

Посилання


Teutsch, W. Krüger, and N. Heinze, “Detection and classification of moving objects from UAVs with optical sensors,” SPIE Defense, Security, and Sensing. 2011, pp. 80501J–80501J.

Syriamkin, and V. Shidlovkiy, Correlation-extremal radio navigation systems, Tomsk izdatelstvo, 2010, 316 p.

Javed, and M. Shah, “Tracking and object classification for automated surveillance,” in European Conference on Computer Vision, Springer, Berlin, Heidelberg, 2002, pp. 343–357.

Jianzhuang, L. Wenqing, and T. Yupeng, “Automatic thresholding of gray-level pictures using two-dimension Otsu method,” in IEEE International Conference on Circuits and Systems, 1991, Conference Proceedings, China, 1991, pp. 325–327.

Hassaballah, A. Abdelmgeid, and H. Alshazly, “Image Features Detection, Description and Matching,” Image Feature Detectors and Descriptors.” Springer International Publishing, 2016, pp. 11-45.

Chen, Y. Lin, and T. Y. Chen, “Intelligent vehicle counting method based on blob analysis in traffic surveillance,” in IEEE Second International Conference on Innovative Computing, Information and Control, 2007, pp. 238–238.

Piccardi, “Background subtraction techniques: a review,” in IEEE international conference on Systems, man and cybernetics, 2004, vol. 4, pp. 3099–3104.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 1990-5548

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.