Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.psu.by/handle/123456789/43944| Название: | Методы обработки видеопоследовательностей со скоплениями людей для определения закономерностей их движения |
| Авторы: | Шолтанюк, С. В. Бу, Ц. Недзьведь, А. М. Sholtanyuk, S. Bu, Q. Nedzved, A. |
| Другие названия: | Crowd Video Sequences Processing Methods for Determining the Crowd Motion Patterns |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Библиографическое описание: | 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 |
| Аннотация: | 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. |
| Аннотация на другом языке: | 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 (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.psu.by/handle/123456789/43944 |
| Права доступа: | open access |
| DOI: | 10.52928/2070-1624-2024-42-1-26-33 |
| Располагается в коллекциях: | 2024, № 1 (42) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| 26-33.pdf | 702.84 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.