AARTHI.Ra, AMUDHA.Jb, BOOMIKA.Kc, ANAGHA VARRIERd

aDepartment of CSE,Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, India

bDepartment of CSE,Amrita Vishwa Vidyapeetham, Bengaluru, India

c,dStudent's Department of CSE,Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, India

ÖZET

Modern çaÄŸda, ÅŸehrin her dikkat çeken veya önemli ve kalabalık bölgesi sürekli olarak izlenir, video formunda birçok verinin analiz edilmesi gerekir. Daha iyi güvenlik saÄŸlamak için anormal faaliyetlerin sınırını belirlemeye yardımcı olan için bir algoritmaya ihtiyaç vardır. CCTV izlemesinde algısal aşırı yüklenmeyi azaltmak için aşırı kalabalık insan sahnelerinde meydana gelen dikkat çeken olaylar üzerine dikkati odaklamanın otomasyonu da gereklidir. Burada en büyük zorluk göze çarpan önemli bir hareketi arka plan hareketinden ayırt etmede yatmaktadır. Bu yazı hareket eden bölgeleri keÅŸfetmek ve yerini belirlemeyi amaçlayan dikkat çeken önemli bir durumu tespit etme yöntemini açıklamaktır. Bu yöntem sahnenin önceki herhangi bir bilgisine ihtiyaç duymaz ve bu gözetleme kamerası görüntülerinin küçük parçalarıyla doÄŸrulanmıştır.

1. GÄ°RÄ°Åž

Günlük yaÅŸantımızda birçok bilgiyle uÄŸraşırız ve daima resimde gözümüzün karşılaÅŸtığından çok daha fazlası vardır. Çok büyük miktarda bilgi olması nedeniyle genellikle önemli ve önemsiz bilgi arasındaki sınır çizmek çok zor hale gelmektedir. Böyle bir ayrım güvenlikte büyük fark meydana getirir, özellikle gözetleme kameralarıyla saÄŸlana güvenlikte normal dışı bir olayı teÅŸhis etmek binlerce hayatı kurtarmada bize yardımcı olabilir. Bilgisayar görme yöntemlerinin çoÄŸu henüz senaryonun gerekli olan kısmı üzerine çok hızlı odaklanma kapasitesine sahip insan gözünün etkinliÄŸi seviyesine ulaÅŸmamıştır. Buna raÄŸmen aradaki boÅŸluÄŸu kapatmaya çalışan birçok uygulama vardır ¹. Birden çok hareket eden objeyi karmaşık dış mekan sahnelerinin genel durumu içinde tespit etmek için önerilen alışılmamış bir yaklaşımla optik akışın Bağımsız Eleman Analizini Esas Eleman Analiziyle birleÅŸtiren böyle bir çalışma ² da Zhengzheng Tu ve çalışma arkadaÅŸlarınca yapılmıştır, ancak bu çalışma trafik gözetleme videolarıyla sınırlıdır.

Devamı için tıklayın