КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, XLVII Науково-технічна конференція факультету комп'ютерних систем і автоматики (2018)

Розмір шрифта: 
АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО ПІДРАХУНКУ КІЛЬКОСТІ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОСЛІДОВНОСТЯХ
Олександр Михайлович Кириленко, Роман Васильвич Маслій

Остання редакція: 2018-03-26

Анотація


Проведено аналіз підходів до підрахунку кількості об’єктів у відеопослідовностях для моніторингу трафіку автодоріг. Розроблено програму що здійснює виявлення автомобілів у відеопослідовності при використанні глибокого навчання.

 

ANALYSIS OF APPROACHES TO QUANTITY OF OBJECTS IN VIDEO SEQUENCES

Abstracts:

The analysis of approaches to counting the number of objects in video sequences for monitoring of traffic of highways is carried out. Developed a program that detects cars in video sequences using deep learning.



Ключові слова


виявлення об’єктів; підрахунок кількості об’єктів; глибоке навчання; OpenCV; object detection; object counting; deep learning; OpenCV.

Посилання


1. Raghtate G. Moving Object Counting in Video Signals / G. Raghtate, A. K Tiwari // International Journal of Engineering Research and General Science. – 2014 – Vol. 2, №3. – P. 415–420 – ISSN 2091-2730.

2. Vibha L. Dynamic Object Detection, Tracking and Counting in Video Streams for Multimedia Mining / Vibha L, Ch. Hegde, P Deepa Shenoy, Venugopal K R, L M Patnaik // IAENG International Journal of Coumputer Science. – 2008 – Vol.35, №2.

3. Zhang Sh. FCN-rLSTM: Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Vehicle Counting in City Cameras / Sh. Zhang, G. Wu, J. P. Costeira, J. M. F. Moura //  IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2017.


Повний текст: PDF