A robust method for new object detection in video surveillance systems
العناوين الأخرى
طريقة لاكتشاف وجود أجسام جديدة في نظم المراقبة الفيديوية
المؤلفون المشاركون
Mahmud, Ahlam Fadil
Hamdi, Lama Akram
المصدر
al-Rafidain Engineering Journal
العدد
المجلد 22، العدد 3 (30 إبريل/نيسان 2014)، ص ص. 213-224، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
لقد أصبحت أنظمة المراقبة الفيديو بلا شك أداة قوية للسلامة و الأمن العام و مع تزايد الحاجة لها في المطارات, و البنوك, و المدارس, و البيئات المزدحمة الأخرى بات من المهم متابعة تطور خوارزميتها بسرعة كبيرة.
و تعتبر عملية فصل الجزء المتحرك من التتابع الفيديوي عن خلفية المشهد من أهم الخوارزميات في أنظمة المراقبة, بالإضافة لتصنيف, و تمييز و تحليل النقاط الصورية الفيديوية.
في هذا البحث قدمت طريقة فعالة و مؤثرة لكشف عن وجود أجسام جديدة تدخل في صور لاحقة للتتابع الفيديوي باستخدام نموذج Horprasert.
إذ أضافت الطريقة المقترحة عتبات ديناميكية تتغير حسب نوعية الدفق الفيديوي مما مكن من الكشف عن وجود كائن جديد لفيديوهات في ظروف إضافة مختلفة.
يتألف التحسين المقترح من عملية تدريب لتحديد عناصر نموذج الخلفية, تشويه السطوع, و حسابات اللون و من ثم التصنيف التلقائي إلى أربع مناطق اعتمادا على قيم العتبات و هي أولا : الجسم المتحرك و الخلفية و الظل.
في التطوير المقترح يتم أيجاد العتبات بصورة أوتوماتيكية إذ يعتمد على عمليات حسابية لخلفية السطوع و بالتالي يتوقع أن يحقق أداء أفضل للكشف عن وجود أجسام متحركة.
الملخص EN
Video surveillance systems is a powerful tool for public safety and with the increasing need for more security in airports, banks, schools and other critical environments, the demand for video system is growing rapidly.
Sides from the intrinsic usefulness of begin able to segment video streams into moving and background components, detecting moving blobs provide a focus of attention for recognition, classification and activity analysis, making these later processes more efficient since only “moving” pixels need to be considered.
In this paper an efficient moving object detection method using modified Horprasert model for video surveillance system is present.
The modified dynamic thresholds are able to detect a new object with it's shadow through different video stream in terms of light conditions.
It consists of background model, distortion of brightness, color calculations and classification.
Four regions are segmented depending on the thresholds foreground (moving object), background, highlight background and shadow.
The proposed automatic threshold depends on background computations of brightness and is thus expected to achieved better classification performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. 2014. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 22, no. 3, pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 22, no. 3 (Apr. 2014), pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal. 2014. Vol. 22, no. 3, pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 223-224
رقم السجل
BIM-373840
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر