La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Robust Small-Object Detection for Outdoor Wide-Area Surveillance Détection robuste de petits objets pour la surveillance extérieure à grande échelle

Daisuke ABE, Eigo SEGAWA, Osafumi NAKAYAMA, Morito SHIOHARA, Shigeru SASAKI, Nobuyuki SUGANO, Hajime KANNO

  • Vues en texte intégral

    0

  • Citer

Résumé:

Dans cet article, nous présentons une méthode robuste de détection de petits objets, que nous appelons « Frequency Pattern Emphasis Subtraction (FPES) », pour la surveillance de zones étendues telles que celles des ports, des rivières et des installations industrielles. Pour obtenir une détection robuste dans des conditions environnementales changeantes, telles que le niveau d'éclairement, la météo et les vibrations de la caméra, notre méthode distingue les objets cibles de l'arrière-plan et du bruit en fonction des différences de composantes de fréquence entre eux. Les résultats de l'évaluation démontrent que notre méthode a détecté plus de 95 % des objets cibles dans les images de grandes zones de surveillance allant de 30 à 75 mètres en leur centre.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.7 pp.1922-1928
Date de publication
2008/07/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.7.1922
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Machine Vision and its Applications)
Catégories

Auteurs

Mots-clés

Table des matières