論文の概要: Automatic Real-time Vehicle Classification by Image Colour Component Based Template Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06586v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 02:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 14:20:13.436391
• Title: Automatic Real-time Vehicle Classification by Image Colour Component Based Template Matching
• Title（参考訳）: 画像色成分に基づくテンプレートマッチングによるリアルタイム車両自動分類
• Authors: Ahmet Orun
• Abstract要約: このシステムは、高速なリアルタイムアルゴリズムを使用して、低コストのハードウェア上で、テンプレートマッチングと車両の分類を約4フレーム/秒で行う。 カラー画像のシーケンスは、忙しい多車線道路を見下ろす固定されたCCTVカメラによって撮影された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Selection of appropriate template matching algorithms to run effectively on real-time low-cost systems is always major issue. This is due to unpredictable changes in image scene which often necessitate more sophisticated real-time algorithms to retain image consistency. Inefficiency of low cost auxiliary hardware and time limitations are the major constraints in using these sorts of algorithms. The real-time system introduced here copes with these problems utilising a fast running template matching algorithm, which makes use of best colour band selection. The system uses fast running real-time algorithms to achieve template matching and vehicle classification at about 4 frames /sec. on low-cost hardware. The colour image sequences have been taken by a fixed CCTV camera overlooking a busy multi-lane road
• Abstract（参考訳）: リアルタイムの低コストシステムで効果的に動作する適切なテンプレートマッチングアルゴリズムの選択は常に大きな問題である。 これは、画像の一貫性を維持するために、しばしば高度なリアルタイムアルゴリズムを必要とするイメージシーンの予測不可能な変更によるものである。 低コスト補助ハードウェアと時間制限の非効率性は、この種のアルゴリズムを使用する際の大きな制約である。 ここで導入されたリアルタイムシステムは、最良のカラーバンド選択を利用する高速実行テンプレートマッチングアルゴリズムを利用するこれらの問題に対処する。 このシステムは高速なリアルタイムアルゴリズムを使用してテンプレートマッチングと車両の分類を約4フレーム/秒で行う。 低価格のハードウェアで。 カラー画像は、多車線道路を見下ろす固定CCTVカメラによって撮影された。

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