Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic camera alignment optimization problem based on Fractal Decomposition based Algorithm

論文の概要: Dynamic camera alignment optimization problem based on Fractal Decomposition based Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11695v1
Date: Wed, 21 Sep 2022 16:58:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-26 17:15:29.557668
Title: Dynamic camera alignment optimization problem based on Fractal Decomposition based Algorithm
Title（参考訳）: フラクタル分解に基づくアルゴリズムに基づく動的カメラアライメント最適化問題
Authors: Arcadi Llanza and Nadiya Shvai and Amir Nakib
Abstract要約: 動的最適化アルゴリズム(DOA)を用いた実世界のアプリケーションにおけるIAの動的最適化問題(DOP)に取り組む。我々は、トンネルからのCCTVカメラフィードでIAを行うためにFDAを使用しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204178451683264
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In this work, we tackle the Dynamic Optimization Problem (DOP) of IA in a real-world application using a Dynamic Optimization Algorithm (DOA) called Fractal Decomposition Algorithm (FDA), introduced by recently. We used FDA to perform IA on CCTV camera feed from a tunnel. As the camera viewpoint can change by multiple reasons such as wind, maintenance, etc. the alignment is required to guarantee the correct functioning of video-based traffic security system.
Abstract（参考訳）: 本研究では,最近導入されたフラクタル分解アルゴリズム (fda) と呼ばれる動的最適化アルゴリズム (doa) を用いて,実世界におけるiaの動的最適化問題 (dop) に取り組む。我々は、トンネルからのCCTVカメラフィードでIAを行うためにFDAを使用しました。カメラの視点は風やメンテナンスなどの複数の理由によって変化しうるため、ビデオベースの交通セキュリティシステムの正しい機能を保証するためにアライメントが必要である。

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