On the Approach to Detecting Pedestrian Movement using the Method of Histograms of Oriented Gradients

Main Article Content

Abstract

An approach to automatically recognizing the movement of people at a pedestrian crossing presented in the article. This approach includes two main procedures, for each of which program code commands are given in the C# programming language using the EMGU computer vision library. In the first procedure, pedestrian detection is carried out using a combination of directional gradient histogram and support vector methods. The second procedure allows you to read frames from a video sequence and process them. This approach allows detecting the movements of people at a pedestrian crossing without using specialized neural networks. At the same time, the method proposed in the article demonstrated sufficient reliability of human movement recognition, which indicates its applicability in real conditions.

Article Details

References

1. Фатихов Ч.И., Григорян К.А. Разработка системы сбора данных о перемещении людей внутри помещения // Электронные библиотеки. 2022. Т. 25, № 1. С. 87–102. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2022-25-1-87-102
2. Ямиков Р.Р., Григорян К.А. Анализ и разработка конвейера MLOps для развертывания моделей машинного обучения // Электронные библиотеки. 2022. Т. 25, № 2. С. 177–196. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2022-25-2-177-196
3. Байрамов А.И., Фасхутдинов Т.Р., Тимергалин Д.М. [и др.]. Оценка усталости человека методом анализа фотографий лица с помощью сверточных нейронных сетей // Электронные библиотеки. 2021. Т. 24, № 4. С. 582–603. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-4-582-603.
4. Поташников А.М., Власюк И.В., Аугсткальн Я.А. Анализ методов детектирования движущихся объектов различного типа на видеоизображении // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. 2017. Т. 17, № 4. С. 1201-1204.
5. Скользящая_средняя. Электронный ресурс. https://ru.wikipedia.org/wiki/Скользящая_средняя (доступ свободный: дата обращения 19.06.2024)
6. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans Pattern Anal. Mach. Intell. 1986. Т8(6). Р. 679–698.
7. Бобырь М.В., Архипов А.Е., Горбачев С.В., Цао Ц., Бхаттачарья С. Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21, №2. С. 376–404. https://doi.org/10.15622/ia.21.2.6
8. Raj R., Rajiv P., Kumar P., Khari M., Verdú E., Crespo R. G., Manogaran G. Feature based video stabilization based on boosted HAAR Cascade and representative point matching algorithm // Image and Vision Computing. 2020. Т101. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2020.103957
9. Бурмистров А.В. Распознавание объектов на изображениях с использованием базовых средств языка Python и библиотеки OpenCV // Научное обозрение. Технические науки. 2021. № 5. С. 15–19.
10. Gou Y., Li Q., Yao R., Chen J., Zhao H., Zhang Z. Ice accretion existence and three-dimensional shape identification based on infrared thermography detection // Infrared Physics and Technology. 2023. Т135. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2023.104972
11. Zhou Z., Yu X., Chen X. Object Detection in Drone Video with Temporal Attention Gated Recurrent Unit Based on Transformer // Drones. 2023. Vol. 7, No. 7. https://doi.org/10.3390/drones7070466
12. Буров С.А., Титов К.Б., Иванов А.Р. Программа прогнозирования координат движения целей на основе рекуррентной искусственной нейронной сети. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021613317 РФ. 05.03.2021.
13. Ярошевич П.В., Богуш Р.П. Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов // Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 1. С. 110–117. https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-1-110-117
14. Побережник В.И. Классификация BIM структур с помощью гистограммы направленных градиентов и метода опорных векторов // Приложение математики в экономических и технических исследованиях. 2020. Т. 10, № 1. С. 140–146.
15. Rahman M., Zhou Yu., Wang Sh., Rogers Ja. Wart Treatment Decision Support Using Support Vector Machine // International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2020. Vol. 12, No. 1. P. 1–11. https://doi.org/10.5815/ijisa.2020.01.01
16. Присухина И.В., Борисенко Д.В. Машинная классификация режима работы электрической рельсовой цепи методом опорных векторов // Омский научный вестник. 2018. Т. 162, №6. С. 126–130. https://doi.org/10.25206/1813-8225-2018-162-126-130
17. Электронный ресурс. https://habr.com/ru/articles/792782/ (доступ свободный: дата обращения 19.06.2024).
18. Бобырь М.В., Храпова Н.И., Архипов А.Е., Милостная Н.А. Программа детектирования движения объектов на пешеходном переходе. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024660940 РФ. опубл. 14.05.2024.


Most read articles by the same author(s)