Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.psu.by/handle/123456789/22834
Название: An Effective Object Detection Algorithm for High Resolution Video by Using Convolutional Neural Network
Авторы: Vorobjov, D.
Zakharava, I.
Bohush, R.
Ablameyko, S.
Дата публикации: 2018
Издатель: Springer
Библиографическое описание: Vorobjov, D. An Effective Object Detection Algorithm for High Resolution Video by Using Convolutional Neural Network / D. Vorobjov, I. Zakharava, R. Bohush, S. Ablameyko // Advances in Neural Networks. – 2018. – vol. 10878 – P. 503-510.
Аннотация: In this paper, an algorithm to detect small objects more accurately in high resolution video is proposed. For this task, an analysis of state-of-the-art algorithms in application to high resolution video processing, which can be implemented into modern surveillance systems is performed. The algorithm is based on CNN in application to high resolution video processing and it consists of the following steps: each video frame is divided into overlapping blocks; object detection in each block with CNN YOLO is performed; post processing for extracted objects in each block is done and merging neighbor regions with the same class probabilities is performed. The proposed algorithm shows better results in application to small objects detection on high resolution video than famous YOLO algorithm.
Ключевые слова: Convolution Neural Networks
Video processing
YOLO
High resolution
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://elib.psu.by/handle/123456789/22834
DOI: 10.1007/978-3-319-92537-0_58
Располагается в коллекциях:Публикации в Scopus и Web of Science
Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
503-510.pdf766.58 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.