Closed-Loop Region of Interest Enabling High Spatial and Temporal Resolutions in Object Detection and Tracking via Wireless Camera
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The trade-off between spatial and temporal resolution remains a fundamental challenge in machine vision. A captured image often contains a significant amount of redundant information, and only a small region of interest (ROI) is necessary for object detection and tracking. In this paper, we first systematically characterize the effects of ROI on camera capturing, data transmission, and image processing. We then present the closed-loop ROI algorithm capable of high spatial and temporal resolution as well as wide scanning field of view (FOV) in single and multi-object detection and tracking via real-time wireless video streaming. With the feedback from real-time object tracking, the wireless camera is able to capture and transmit only the ROI which in turn enhances both the spatial and temporal resolution in object tracking. In addition, the proposed approach can still maintain a large FOV by processing regions outside of the ROI at lower spatial and temporal resolutions. When applied to a high spatial resolution wireless stream (5 MegaPixels), the closed-loop ROI algorithm improves the temporal resolution by up to 10× (from 2.4FPS to 22.5FPS). Specifically, camera processing is improved by up to 4.7×, data transmission is improved by up to 160×, and PC processing is improved by up to 2.5×. In a person tracking experiment, the closed-loop ROI algorithm enables a wide-angle camera to outperform both a normal wide-angle camera-which suffers from poor temporal resolution and motion blur-and a pan & tilt camera-which cannot automatically refresh tracking after the tracking is lost.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle