Fugu-MT 論文翻訳(概要): Occupancy Estimation from Thermal Images

論文の概要: Occupancy Estimation from Thermal Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07796v1
Date: Fri, 15 Oct 2021 01:21:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-18 12:38:01.797058
Title: Occupancy Estimation from Thermal Images
Title（参考訳）: 熱画像による活動推定
Authors: Zishan Qin, Dipankar Chaki, Abdallah Lakhdari, Amani Abusafia, Athman Bouguettaya
Abstract要約: 提案手法は、熱画像を用いて所定のエリアの人数を検出する。占有率推定モデルは、強度と動きに基づく人間のセグメンテーションの概念を用いて設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10499611180329801
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a non-intrusive, and privacy-preserving occupancy estimation system for smart environments. The proposed scheme uses thermal images to detect the number of people in a given area. The occupancy estimation model is designed using the concepts of intensity-based and motion-based human segmentation. The notion of difference catcher, connected component labeling, noise filter, and memory propagation are utilized to estimate the occupancy number. We use a real dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed system.
Abstract（参考訳）: スマート環境における非侵入的かつプライバシー保護的占有度推定システムを提案する。提案手法では,熱画像を用いて特定の地域にいる人の数を検出する。占有率推定モデルは、強度と動きに基づく人間のセグメンテーションの概念を用いて設計されている。差分キャッチャー、連結成分ラベリング、ノイズフィルタ、メモリ伝搬の概念を用いて、占有数を推定する。提案システムの有効性を示すために,実際のデータセットを用いる。

関連論文リスト

Positional Encoding-based Resident Identification in Multi-resident Smart Homes [1.2084539012992412]
本稿では,多人数居住型スマート環境における住民識別のための新しい住民識別フレームワークを提案する。提案フレームワークは位置符号化の概念に基づく特徴抽出モデルを用いている。我々は、スマート環境のレイアウトマップからそのようなグラフを構築するための新しいアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T01:29:41Z)
A Real-time Human Pose Estimation Approach for Optimal Sensor Placement in Sensor-based Human Activity Recognition [63.26015736148707]
本稿では,人間の行動認識に最適なセンサ配置の課題を解決するための新しい手法を提案する。得られた骨格データは、最適なセンサ位置を特定するためのユニークな戦略を提供する。本研究は,センサ配置の視覚的手法が従来のディープラーニング手法と同等の結果をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T10:38:14Z)
Information-Theoretic Odometry Learning [83.36195426897768]
生体計測推定を目的とした学習動機付け手法のための統合情報理論フレームワークを提案する。提案フレームワークは情報理論言語の性能評価と理解のためのエレガントなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-11T02:37:35Z)
PANet: Perspective-Aware Network with Dynamic Receptive Fields and Self-Distilling Supervision for Crowd Counting [63.84828478688975]
本稿では,視点問題に対処するため,PANetと呼ばれる新しい視点認識手法を提案する。対象物のサイズが視点効果によって1つの画像で大きく変化するという観測に基づいて,動的受容場(DRF)フレームワークを提案する。このフレームワークは、入力画像に応じて拡張畳み込みパラメータによって受容野を調整することができ、モデルが各局所領域についてより識別的な特徴を抽出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-31T04:43:05Z)
What Image Features Boost Housing Market Predictions? [81.32205133298254]
本稿では,予測アルゴリズムにおける効率的な数値包摂のための視覚特徴抽出手法を提案する。本稿では,シャノンのエントロピー,重心計算,画像分割,畳み込みニューラルネットワークなどの手法について論じる。ここで選択された40の画像特徴のセットは、かなりの量の予測能力を持ち、最も強力なメタデータ予測器よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-15T06:32:10Z)
Graph-based Thermal-Inertial SLAM with Probabilistic Neural Networks [38.35547654117047]
SLAMフロントエンドのニューラルネットワーク抽象化とSLAMバックエンドの堅牢なポーズグラフ最適化を組み合わせた,最初の完全熱慣性SLAMシステムを提案する。熱画像からこのエンコーディングをモデル化するのに重要な戦略は、正規化された14ビットラジオメトリックデータの使用、幻覚視覚(RGB)機能の組み込み、MDNパラメータを推定するための特徴選択の包含です。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-15T01:39:15Z)
Use of Bayesian Nonparametric methods for Estimating the Measurements in High Clutter [4.547548797433131]
本研究では,複数のセンサ計測をモデル化し,移動目標の追跡を高精度に行うためのロバストな生成手法を提案する。我々は、目標と乱れの測定の結合事前分布を構築するために、ジョイントベイズ非パラメトリックモデルを用いている。提案するフレームワークの追跡性能と有効性は,高いクラッタ測定を抑えることにより向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-30T18:32:34Z)
Self-supervised Segmentation via Background Inpainting [96.10971980098196]
移動可能なカメラで撮影された単一の画像で、自己教師付き検出とセグメンテーションのアプローチを導入する。我々は、提案に基づくセグメンテーションネットワークのトレーニングに利用する自己教師付き損失関数を利用する。本手法は,標準ベンチマークから視覚的に切り離された画像の人間の検出とセグメント化に応用し,既存の自己監督手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-11T08:34:40Z)
Face Anti-Spoofing Via Disentangled Representation Learning [90.90512800361742]
顔認識システムのセキュリティには、顔の偽造が不可欠だ。本稿では,画像から生意気な特徴やコンテンツの特徴を乱す顔のアンチ・スプーフィングの新たな視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-19T03:54:23Z)
Low-Resolution Overhead Thermal Tripwire for Occupancy Estimation [15.97384647998813]
低分解能熱センサを用いた人物計数システムを提案する。提案アルゴリズムを評価するため,低分解能熱ビデオデータセットを収集,ラベル付けした。データセットは最初のもので、公開されており、ダウンロードできる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-12T19:48:19Z)
Beyond Photometric Consistency: Gradient-based Dissimilarity for Improving Visual Odometry and Stereo Matching [46.27086269084186]
本稿では,光度誤差の考え方に基づく画像の登録のための新しい指標について検討する。ステレオ推定とビジュアルオドメトリーシステムの両方に統合し、典型的な相違と直接画像登録タスクに明確な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-08T16:13:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。