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Moving Objects Detection Using Machine Learning

Moving Objects Detection Using Machine Learning
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-030-90909-3
978-3-030-90911-6
Name Ghedia, Navneet ¬[VerfasserIn]¬
Vithalani, Chandresh ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Vithalani, Chandresh ¬[VerfasserIn]¬
Name Kothari, Ashish M. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Moving Objects Detection Using Machine Learning
Auflage 1st ed. 2022.
Verlagsort Cham
Cham
Verlag Springer International Publishing
Imprint: Springer
Erscheinungsjahr 2022
2022
2022
Umfang 1 Online-Ressource(VII, 85 p. 29 illus., 19 illus. in color.)
Reihe SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-90909-3
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-90911-6
ISBN ISBN 978-3-030-90910-9
Klassifikation TJK
TEC041000
621.382
Kurzbeschreibung Chapter1. Introduction -- Chapter2. Existing Research in Video Surveillance System -- Chapter3. Background Modeling -- Chapter4. Object Tracking -- Chapter5. Summary of Book.
2. Kurzbeschreibung This book shows how machine learning can detect moving objects in a digital video stream. The authors present different background subtraction approaches, foreground segmentation, and object tracking approaches to accomplish this. They also propose an algorithm that considers a multimodal background subtraction approach that can handle a dynamic background and different constraints. The authors show how the proposed algorithm is able to detect and track 2D & 3D objects in monocular sequences for both indoor and outdoor surveillance environments and at the same time, also able to work satisfactorily in a dynamic background and with challenging constraints. In addition, the shows how the proposed algorithm makes use of parameter optimization and adaptive threshold techniques as intrinsic improvements of the Gaussian Mixture Model. The presented system in the book is also able to handle partial occlusion during object detection and tracking. All the presented work and evaluations were carried out in offline processing with the computation done by a single laptop computer with MATLAB serving as software environment.
SWB-Titel-Idn 1784544035
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-90910-9
Internetseite / Link Resolving-System
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