Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/306237
Заглавие документа: Crowd motion detection in video by combining CNN and integral optical flow
Авторы: Chen, Huafeng
Pashkevich, Angelina
Bohush, Rykhard
Ablameyko, Sergey
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Дата публикации: 2023
Издатель: Minsk : BSU
Библиографическое описание источника: Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 219-222.
Аннотация: The paper proposes a new approach for crowd motion detection in video by combining CNN and integral optical flow. At first, definitions of crowd motion are given, along with motion parameters that can be used to perform crowd analysis. Secondly, crowd motion features and parameters are defined. Thirdly, an algorithm of crowd behavior analysis using CNN and integral optical flow is proposed. Experimental results show that, with the help of CNN, optical flow can be calculated more accurately and quickly, and by using integral optical flow, the algorithm demonstrates stronger robustness to noise and the ability to get more accurate boundaries of moving objects
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/306237
ISBN: 978-985-881-522-6
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
219-222.pdf695,55 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.