Bestimmte Untersuchungen zur Erkennung und Klassifizierung von fahrenden Fahrzeugen
Eine ideale Lösung für die Erkennung von fahrenden Fahrzeugen
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Die Erkennung und Segmentierung sich bewegender Objekte ist wichtig für die Verkehrsüberwachung und die Objekterkennung bei der Sicherheitsüberwachung. Die Erkennung bewegter Objekte in dynamischen Umgebungsvideos ist komplexer als in statischen Umgebungsvideos. Die vorgeschlagene Methode besteht aus den Modulen Hintergrundsubtraktion und Klassifizierung. Das absolute Differenzbild wird im Modul für die Hintergrundsubtraktion erstellt. Die Merkmale werden aus diesem Differenzbild extrahiert, und diese extrahierten Merkmale werden mit dem ANFIS-Klassifizierungsmodul trainiert und klassifizi...
Die Erkennung und Segmentierung sich bewegender Objekte ist wichtig für die Verkehrsüberwachung und die Objekterkennung bei der Sicherheitsüberwachung. Die Erkennung bewegter Objekte in dynamischen Umgebungsvideos ist komplexer als in statischen Umgebungsvideos. Die vorgeschlagene Methode besteht aus den Modulen Hintergrundsubtraktion und Klassifizierung. Das absolute Differenzbild wird im Modul für die Hintergrundsubtraktion erstellt. Die Merkmale werden aus diesem Differenzbild extrahiert, und diese extrahierten Merkmale werden mit dem ANFIS-Klassifizierungsmodul trainiert und klassifiziert. Die Erkennung bewegter Objekte für die Videoüberwachung wird mit dem Klassifizierungsansatz Co-Active Neuro Fuzzy Expert System (CANFES) vorgeschlagen.
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