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Il discernimento fondato della velocità dei veicoli in movimento è considerato una soluzione per l'applicazione del codice della strada nella maggior parte dei paesi ed è visto da molti come uno strumento chiave per diminuire il numero di incidenti stradali e di vittime. Molti sistemi automatici e molti metodi sono impiegati in diverse aree, ma tendono a essere esorbitanti e/o ad alta intensità di lavoro, impiegando spesso tecnologie antiquate a causa dei lunghi tempi di realizzazione. Qui presentiamo un sistema di rilevamento della velocità che dipende da semplici apparecchiature di uso…mehr

Produktbeschreibung
Il discernimento fondato della velocità dei veicoli in movimento è considerato una soluzione per l'applicazione del codice della strada nella maggior parte dei paesi ed è visto da molti come uno strumento chiave per diminuire il numero di incidenti stradali e di vittime. Molti sistemi automatici e molti metodi sono impiegati in diverse aree, ma tendono a essere esorbitanti e/o ad alta intensità di lavoro, impiegando spesso tecnologie antiquate a causa dei lunghi tempi di realizzazione. Qui presentiamo un sistema di rilevamento della velocità che dipende da semplici apparecchiature di uso quotidiano - un computer portatile e una telecamera web. Il sistema proposto si basa sul tracciamento delle auto, che fornisce la traccia dell'auto utilizzando il rispettivo algoritmo con l'aiuto del flusso video registrato. Nella parte della tesi, il sistema proposto si occupa di tecnologie quali la sottrazione adattiva dello sfondo basata sul metodo Gaussian Mixture Model e DBSCAN, l'algoritmo di clustering per la formazione dei cluster e il filtro di Kalman per il tracciamento dell'automobile selezionata. Di conseguenza, il nostro sistema valuta con precisione la velocità effettiva dei veicoli in movimento. L'output del sistema mostra risultati promettenti su video ottenuti in molte scene e con diversi modelli.
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.