Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/43944| Title: | Методы обработки видеопоследовательностей со скоплениями людей для определения закономерностей их движения |
| Authors: | Шолтанюк, С. В. Бу, Ц. Недзьведь, А. М. Sholtanyuk, S. Bu, Q. Nedzved, A. |
| Other Titles: | Crowd Video Sequences Processing Methods for Determining the Crowd Motion Patterns |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Citation: | Шолтанюк, С. В. Методы обработки видеопоследовательностей со скоплениями людей для определения закономерностей их движения / С. В. Шолтанюк, Ц. Бу, А. М. Недзьведь // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2024. - № 1 (42). - С. 26-33. - DOI: 10.52928/2070-1624-2024-42-1-26-33 |
| Abstract: | Движение скоплений однородных объектов на сегодняшний день является одним из наиболее важных и быстро развивающихся приложений компьютерного зрения и машинного обучения. В данной статье рассматривается вопрос определения закономерностей движения людей и их скоплений посредством карт движений, вычисляемых при помощи нейронной сети FlowNet, которая рассматривает движение объектов на видеопоследовательности. Этот подход позволяет получить информацию о направлении и скорости движения толпы относительно других объектов сцены, играя ключевую роль в анализе поведения и обеспечении безопасности. Кроме того, рассматриваются методы предварительной обработки видеопоследовательностей, включая совмещение кадров, для более точного определения карты движений и повышения эффективности анализа динамических сцен. |
| metadata.local.description.annotation: | Nowadays, homogeneous objects clusters motion is one of the most important and rapidly developing computer vision and machine learning application. In this paper, we consider the crowd motion patterns determination by using motion maps that we calculate with FlowNet, a neural network examining motion of objects in a video sequence. This approach allows us to get information on the crowd direction and velocity with relation to other objects of scene, which plays the key role in behavior analysis and security establishment. Besides, we consider methods for preliminary video sequence processing, including frame combination, to estimate motion maps more precisely and improve the effectiveness of the dynamic scenes analysis. |
| URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/43944 |
| metadata.dc.rights: | open access |
| metadata.dc.identifier.doi: | 10.52928/2070-1624-2024-42-1-26-33 |
| Appears in Collections: | 2024, № 1 (42) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.