Adaptive algorithm to identify anomalies in moving objects using computer vision

机译：利用计算机视觉识别运动物体异常的自适应算法

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In this document, an adaptive algorithm is proposed to identify anomalies in moving objects, such as pedestrians, cars, motorcyclists and cyclists. The anomalies detected by this algorithm are: occlusions, an object partially entering or exiting a frame, alterations in the object velocities or collisions between two or more objects in the frame. The classification between frames with anomaly and no anomaly is achieved by finding an adaptive threshold that depends on the video sequences.

机译：在该文件中，提出了一种自适应算法来识别运动对象中的异常，例如行人，汽车，摩托车手和骑自行车的人。该算法检测到的异常是：遮挡，部分进入或退出框架的物体，物体速度的变化或框架中两个或多个物体之间的碰撞。通过找到取决于视频序列的自适应阈值，可以实现具有异常和没有异常的帧之间的分类。

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来源
《Proceedings of the 2016 IEEE ANDESCON》|2016年|1-4|共4页
会议地点 Arequipa(PE)
作者
Paola A. Mateus; Cesar L. Nino;
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作者单位

Pontifical Xaverian University;

Pontifical Xaverian University;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Kinetic energy; Computer vision; Conferences; Histograms; Adaptive algorithms; Feature extraction; Image reconstruction;

机译：动能;计算机视觉;会议;直方图;自适应算法;特征提取;图像重建;

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