Automatyczna obróbka obrazu w czasie rzeczywistym jest kluczowa dla wielu
rozwiązań monitoringu wykorzystywanych m.in. w celach bezpieczeństwa. Często jednym
z ważniejszych etapów obróbki jest oddzielenie tła od obiektów na pierwszym planie, tak aby
wykluczyć wszystkie nieistotne informacje z obrazu. Celem pracy jest podsumowanie doświadczenia
zdobytego podczas śledzenia pływaków oraz pokazanie możliwości skutecznego automatycznego
nadzoru wideo osób korzystających z basenu. Porównano skuteczność działania dwóch wybranych
algorytmów (MOG i KNN) przy użyciu różnych odwzorowań kolorów oraz omówiono zalety i wady
analizowanych metod.
Automatic real-time image processing is crucial for many (video surveillance) monitoring
solutions used, among others for security purposes. Often one of the most important stages of
computer vision processing is separating the background from the objects in the foreground, so as to
exclude all irrelevant information from the image. The aim of this work is to summarize the experience
gained while tracking swimmers and to show the possibility of effective automatic video surveillance
of people using a swimming pool. The effectiveness of two selected algorithms (MOG and KNN) is
compared using different color mappings and the advantages and disadvantages of the analyzed
methods are discussed.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00