論文の概要: Application Of ADNN For Background Subtraction In Smart Surveillance System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00264v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 18:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:59:59.527186
• Title: Application Of ADNN For Background Subtraction In Smart Surveillance System
• Title（参考訳）: スマート監視システムにおける背景サブトラクションへのadnnの適用
• Authors: Piyush Batra, Gagan Raj Singh, Neeraj Goyal
• Abstract要約: 動作検出にADNNアーキテクチャを使用したインテリジェントなビデオ監視システムを開発し,動作のみを含む部分で映像をトリムし,トリミングされた映像に対して異常検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object movement identification is one of the most researched problems in the field of computer vision. In this task, we try to classify a pixel as foreground or background. Even though numerous traditional machine learning and deep learning methods already exist for this problem, the two major issues with most of them are the need for large amounts of ground truth data and their inferior performance on unseen videos. Since every pixel of every frame has to be labeled, acquiring large amounts of data for these techniques gets rather expensive. Recently, Zhao et al. [1] proposed one of a kind Arithmetic Distribution Neural Network (ADNN) for universal background subtraction which utilizes probability information from the histogram of temporal pixels and achieves promising results. Building onto this work, we developed an intelligent video surveillance system that uses ADNN architecture for motion detection, trims the video with parts only containing motion, and performs anomaly detection on the trimmed video.
• Abstract（参考訳）: 物体の動きの識別はコンピュータビジョンの分野で最も研究されている問題の1つである。 このタスクでは、ピクセルを前景または背景として分類する。 この問題には、従来の機械学習やディープラーニングの方法がすでに数多く存在するが、それらのほとんどは、大量の根拠データの必要性と、見当たらないビデオに対するパフォーマンスの低下である。 各フレームのピクセルにラベルを付ける必要があるため、これらの技術のために大量のデータを取得することは、かなりコストがかかる。 最近、Zhaoら。 [1] は,時間画素のヒストグラムからの確率情報を活用し,有望な結果を得る,普遍的背景抽出のための種類の算術的分布ニューラルネットワーク (ADNN) の1つを提案した。 本研究では,動作検出にADNNアーキテクチャを使用し,動きのみを含む部分で映像をトリミングし,トリミングされた映像の異常検出を行うインテリジェントなビデオ監視システムを開発した。

関連論文リスト

• Neuromorphic Synergy for Video Binarization [54.195375576583864]
  バイモーダルオブジェクトは視覚システムによって容易に認識できる情報を埋め込む視覚形式として機能する。 ニューロモルフィックカメラは、動きのぼかしを緩和する新しい機能を提供するが、最初にブルーを脱色し、画像をリアルタイムでバイナライズするのは簡単ではない。 本稿では,イベント空間と画像空間の両方で独立に推論を行うために,バイモーダル目標特性の事前知識を活用するイベントベースバイナリ再構築手法を提案する。 また、このバイナリ画像を高フレームレートバイナリビデオに伝搬する効率的な統合手法も開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T01:43:51Z)
• NPF-200: A Multi-Modal Eye Fixation Dataset and Method for Non-Photorealistic Videos [51.409547544747284]
  NPF-200は、視線を固定した純粋にフォトリアリスティックでないビデオの大規模なマルチモーダルデータセットである。 私たちは一連の分析を行い、このタスクについてより深い洞察を得ます。 NPSNetと呼ばれる広帯域周波数対応マルチモーダル非フォトリアリスティックサリエンシ検出モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T14:25:22Z)
• Deep Neural Networks in Video Human Action Recognition: A Review [21.00217656391331]
  映像行動認識はコンピュータビジョンの最も基本的なタスクの1つである。 ディープニューラルネットワークは、RGB、RGB-D、光学フローフォーマットなどの画像のようなピクセルレベルの情報を認識するために構築されている。 本稿では,深層ニューラルネットワークの性能が,特徴学習および抽出タスクにおけるほとんどの技術を上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T03:54:41Z)
• Differentiable Frequency-based Disentanglement for Aerial Video Action Recognition [56.91538445510214]
  ビデオにおける人間の行動認識のための学習アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、主に斜めに配置されたダイナミックカメラから取得されるUAVビデオのために設計されている。 我々はUAV HumanデータセットとNEC Droneデータセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T22:16:52Z)
• RandomSEMO: Normality Learning Of Moving Objects For Video Anomaly Detection [6.895697402893975]
  移動物体 (RandomSEMO) と移動物体 (MOLoss) におけるランダム・スーパーピクセル消去(Random Superpixel Erasing on moving Objects) という,スーパーピクセルによる動画データ変換手法を提案する。 ランダムSEMOは、その超画素をランダムに消去することにより、移動対象領域に適用する。 MOLossは、移動するオブジェクトの近くのピクセルの損失を増幅することにより、ランダムSEMO内でキャプチャされた通常のオブジェクトの学習に集中するようモデルに促す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-13T08:39:49Z)
• Recent Trends in 2D Object Detection and Applications in Video Event Recognition [0.76146285961466]
  物体検出における先駆的な研究について論じるとともに,近年のディープラーニングを活用したブレークスルーも取り上げている。 本稿では、画像とビデオの両方で2次元物体検出のための最近のデータセットを強調し、様々な最先端物体検出技術の比較性能の概要を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T14:15:11Z)
• VideoPose: Estimating 6D object pose from videos [14.210010379733017]
  我々は、畳み込みニューラルネットワークを用いて、ビデオから直接オブジェクトのポーズを推定する、単純だが効果的なアルゴリズムを導入する。 提案するネットワークは、トレーニング済みの2Dオブジェクト検出器を入力として、リカレントニューラルネットワークを介して視覚的特徴を集約し、各フレームで予測を行う。 YCB-Videoデータセットの実験的評価から,本手法は最先端のアルゴリズムと同等であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-20T20:57:45Z)
• Video Salient Object Detection via Contrastive Features and Attention Modules [106.33219760012048]
  本稿では,注目モジュールを持つネットワークを用いて,映像の有意な物体検出のためのコントラスト特徴を学習する。 コアテンションの定式化は、低レベル特徴と高レベル特徴を組み合わせるために用いられる。 提案手法は計算量が少なく,最先端の手法に対して良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T17:40:32Z)
• Few-Shot Learning for Video Object Detection in a Transfer-Learning Scheme [70.45901040613015]
  ビデオ物体検出のための数発学習の新たな課題について検討する。 我々は,多数のベースクラスオブジェクトに対して映像物体検出を効果的に訓練するトランスファー学習フレームワークと,ノベルクラスオブジェクトのいくつかのビデオクリップを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T20:37:55Z)
• Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning [113.81927544121625]
  ビデオにおける異常検出は、コンピュータビジョンの問題である。 本稿では,オブジェクトレベルでの自己教師型およびマルチタスク学習を通じて,ビデオ中の異常事象検出にアプローチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-15T10:21:28Z)
• Robust and efficient post-processing for video object detection [9.669942356088377]
  この研究は、従来の後処理メソッドの制限を克服する、新しい後処理パイプラインを導入している。 本手法は,特に高速移動物体に関する最先端の映像検出器の結果を改善する。 そして、YOLOのような効率的な静止画像検出器に適用することで、より計算集約的な検出器に匹敵する結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T10:47:24Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。