A Novel Technique to Detect and Track Multiple Objects in Dynamic Video Surveillance Systems.
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
Video surveillance is one of the important state of the art systems to be utilized in order to monitor different areas of modern society surveillance like the general public surveillance system, city traffic monitoring system, and forest monitoring system. Hence, surveillance systems have become especially relevant in the digital era. The needs of the video surveillance systems and its video analytics have become inevitable due to an increase in crimes and unethical behavior. Thus enabling the tracking of individuals object in video surveillance is an essential part of modern society. With the advent of video surveillance, performance measures for such surveillance also need to be improved to keep up with the ever increasing crime rates. So far, many methodologies relating to video surveillance have been introduced ranging from single object detection with a single or multiple cameras to multiple object detection using single or multiple cameras. Despite this, performance benchmarks and metrics need further improvements. While mechanisms exist for single or multiple object detection and prediction on videos or images, none can meet the criteria of detection and tracking of multiple objects in static as well as dynamic environments. Thus, real-world multiple object detection and prediction systems need to be introduced that are both accurate as well as fast and can also be adopted in static and dynamic environments. This paper introduces the Densely Feature selection Convolutional neural Network – Hyper Parameter tuning (DFCNHP) and it is a hybrid protocol with faster prediction time and high accuracy levels. The proposed system has successfully tracked multiple objects from multiple channels and is a combination of dense block, feature selection, background subtraction and Bayesian methods. The results of the experiment conducted demonstrated an accuracy of 98% and 1.11 prediction time and these results have also been compared with existing methods such as Kalman Filtering (KF) and Deep Neural Network (DNN).
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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