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O discernimento bem fundamentado da velocidade dos veículos em movimento é considerado uma solução para a implementação da lei de trânsito na maioria dos países, e é visto por muitos como um instrumento-chave para diminuir o número de acidentes rodoviários e de mortes. Muitos sistemas automáticos e muitos métodos estão envolvidos em diferentes áreas, tendem a ser exorbitantes e/ou intensivos em mão-de-obra, empregando frequentemente tecnologia antiquada devido ao longo tempo de progresso. Aqui relatamos um sistema de detecção de velocidade que depende de equipamento simples do dia-a-dia - um…mehr

Produktbeschreibung
O discernimento bem fundamentado da velocidade dos veículos em movimento é considerado uma solução para a implementação da lei de trânsito na maioria dos países, e é visto por muitos como um instrumento-chave para diminuir o número de acidentes rodoviários e de mortes. Muitos sistemas automáticos e muitos métodos estão envolvidos em diferentes áreas, tendem a ser exorbitantes e/ou intensivos em mão-de-obra, empregando frequentemente tecnologia antiquada devido ao longo tempo de progresso. Aqui relatamos um sistema de detecção de velocidade que depende de equipamento simples do dia-a-dia - um computador portátil e uma câmara web. O sistema proposto baseia-se no seguimento dos carros, o que dá a pista do carro usando o respectivo algoritmo com a ajuda de fluxo de vídeo gravado. Na parte da tese, o sistema proposto trata da tecnologia como a subtracção adaptativa de fundo baseada no método Gaussian Mixture Model, e DBSCAN, o algoritmo de clustering para a formação dos clusters e o filtrador Kalman para o seguimento do automóvel seleccionado. Consequentemente, o nosso sistema avalia com precisão a velocidade real dos veículos em movimento. A saída do sistema mostra resultados promissores em vídeos obtidos em muitas cenas e com diferentes modelos.
Autorenporträt
Dr. Krishna arbeitet als außerordentlicher Professor in der Abteilung für Elektronik und Kommunikationstechnik. Er hat rund 15 Jahre Lehrerfahrung und rund 10 Jahre Forschungserfahrung. Früher unterrichtete er die Theorie der Zufallssignale auf Undergraduate-Ebene.