Recurrent Neural Network Based Virtual Detection Line

机译：基于递归神经网络的虚拟检测线

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The paper proposes an efficient method for detection of moving objects in the video. The objects are detected when they cross a virtual detection line. Only the pixels of the detection line are processed, which makes the method computationally efficient. A Recurrent Neural Network processes these pixels. The machine learning approach allows one to train a model that works in different and changing outdoor conditions. Also, the same network can be trained for various detection tasks, which is demonstrated by the tests on vehicle and people counting. In addition, the paper proposes a method for semi-automatic acquisition of labeled training data. The labeling method is used to create training and testing datasets, which in turn are used to train and evaluate the accuracy and efficiency of the detection method. The method shows similar accuracy as the alternative efficient methods but provides greater adaptability and usability for different tasks.

机译：本文提出了一种有效的方法来检测视频中的运动对象。当对象越过虚拟检测线时将对其进行检测。仅检测线的像素被处理，这使得该方法在计算上有效。递归神经网络处理这些像素。机器学习方法允许训练一个模型，该模型可以在不同且不断变化的室外条件下工作。同样，可以对同一网络进行各种检测任务的训练，这可以通过对车辆和人员计数的测试来证明。此外，本文提出了一种半自动获取标记训练数据的方法。标记方法用于创建训练和测试数据集，而训练和测试数据集又用于训练和评估检测方法的准确性和效率。该方法显示出与替代高效方法相似的准确性，但为不同任务提供了更大的适应性和可用性。

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来源
《International conference on machine vision》|2017年|106961V.1-106961V.9|共9页
会议地点
作者
Roberts Kadikis;
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会议组织
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中图分类
关键词
Object detection; RNN; LSTM; virtual detection line;

机译：对象检测; RNN; LSTM;虚拟检测线;

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