О подходе к детектированию движения пешеходов методом гистограмм направленных градиентов
Main Article Content
Аннотация
Рассмотрен подход к автоматическому распознаванию движения людей на пешеходном переходе. Он включает две основные процедуры, для каждой из которых приведены команды программного кода на языке программирования C# с помощью библиотеки компьютерного зрения EMGU. На первой процедуре с помощью комбинации методов гистограмм направленных градиентов и опорных векторов осуществляется детектирование пешеходов. Вторая процедура позволяет считывать кадры из видеопоследовательности и обрабатывать их. Данный подход позволяет детектировать движения людей на пешеходном переходе без использования специализированных нейронных сетей. При этом метод, предложенный в статье, продемонстрировал достаточную надежность распознавания движения людей, что свидетельствует о его применимости в реальных условиях.
Article Details
Библиографические ссылки
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.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.