論文の概要: Image Enhancement and Object Recognition for Night Vision Surveillance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05787v1
- Date: Wed, 10 Jun 2020 11:57:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 06:25:45.930079
- Title: Image Enhancement and Object Recognition for Night Vision Surveillance
- Title（参考訳）: 暗視サーベイランスのための画像強調と物体認識
- Authors: Aashish Bhandari, Aayush Kafle, Pranjal Dhakal, Prateek Raj Joshi,
Dinesh Baniya Kshatri
- Abstract要約: 従来のカメラを用いた夜間監視システムの性能は夜間に比べて非常に優れている。
夜間の監視の主な問題は、従来のカメラが捉えた物体が背景に対して低いコントラストを持つことである。
本稿では,異なる拡張アルゴリズムの実装後の分類精度を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object recognition is a critical part of any surveillance system. It is the
matter of utmost concern to identify intruders and foreign objects in the area
where surveillance is done. The performance of surveillance system using the
traditional camera in daylight is vastly superior as compared to night. The
main problem for surveillance during the night is the objects captured by
traditional cameras have low contrast against the background because of the
absence of ambient light in the visible spectrum. Due to that reason, the image
is taken in low light condition using an Infrared Camera and the image is
enhanced to obtain an image with higher contrast using different enhancing
algorithms based on the spatial domain. The enhanced image is then sent to the
classification process. The classification is done by using convolutional
neural network followed by a fully connected layer of neurons. The accuracy of
classification after implementing different enhancement algorithms is compared
in this paper.
- Abstract（参考訳）: 物体認識はあらゆる監視システムにおいて重要な部分である。
監視が実施されている地域で侵入者や外国の物体を識別することが最も懸念される問題である。
従来のカメラを用いた夜間監視システムの性能は夜間に比べて非常に優れている。
夜間の監視の主な問題は、従来のカメラで捉えた物体は、可視光線に周囲の光がないため、背景とのコントラストが低いことである。
このため、赤外線カメラを用いて低照度で撮像し、空間領域に基づく異なる強調アルゴリズムを用いてコントラストの高い画像を得るように画像を強化する。
強化された画像は分類プロセスに送られる。
この分類は畳み込みニューラルネットワークを用いて行われ、その後ニューロンの完全な結合層が続く。
本稿では,異なる拡張アルゴリズムの実装後の分類精度を比較した。
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