QTrajectores - Detektion und Verfolgung von Personen in komplexen Bildsequenzen
QTrajectores - 复杂图像序列中人物的检测和跟踪
基本信息
- 批准号:161842595
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:2010
- 资助国家:德国
- 起止时间:2009-12-31 至 2012-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
In diesem Teilprojekt des aus drei Teilen bestehenden interdisziplinären Forschungsvorhabens sind neue methodische Ansätze und Werkzeuge für die automatisierte Erfassung und Verfolgung von Personenbewegungen in Innenräumen mit Hilfe eines aus Smart Cameras bestehenden, ereignisgesteuerten Geosensornetzes (s. Nachbarprojekt Hähner) zu entwickeln. Die Trajektorien einzelner Personen werden - auch in komplexen Szenen und über mehrere Kameras hinweg – automatisch aus den Bildsequenzen extrahiert. Die Trajektorien werden im Nachbarprojekt Sester auf Auffälligkeiten hin analysiert, die Ergebnisse können z. B. für die Abwendung von Schadensereignissen genutzt werden. Treten außergewöhnliche Geschehnisse auf, so wird der entsprechende Bereich („hot spot“) gezielt durch mehrere Kameras anvisiert und in drei Dimensionen untersucht. Methodisch innovativ sind insbesondere die Verknüpfung unterschiedlicher Personendetektoren für jeweils verschiedene Auflösungsbereiche zur Verarbeitung großer Tiefenunterschiede, die Berücksichtigung von Verdeckungen durch Prädiktionsfilter und Bewegungsmodelle, die Bearbeitung in 3D sowie die konsequente Berücksichtigung von Qualitätsparametern für die gesamte Verarbeitungskette.
在柴油机中hrere kameras hinweg -aus aus den bildsepen extrahiert。 ,Ergebnisse kennen Z. whnliche geschehnisse auf,如此之多Iefenunters Chiede,DieBerücksichtigungvon von Verdeckungen durchnderdprädiktionsfilter Und Bewegungsmodelle,Die bearbeitung在3d 3d Sowie Die Kinsequente Bercksichtigung vonQuonitätmitätsparameternfürDie Gesamte verarbeitungette。
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Qtrajectories: Improving the Quality of Object Tracking Using Self-Organizing Camera Networks
Qtrajectories:使用自组织相机网络提高对象跟踪的质量
- DOI:10.5194/isprsannals-i-4-269-2012
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Jaenen;Feuerhake;Klinger;Sester;Haehner;Heipke
- 通讯作者:Heipke
PERSISTENT OBJECT TRACKING WITH RANDOMIZED FORESTS
使用随机森林进行持久目标跟踪
- DOI:10.5194/isprsarchives-xxxix-b3-403-2012
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Klinger
- 通讯作者:Klinger
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Professor Dr.-Ing. Christian Heipke其他文献
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-- - 项目类别:
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