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Le discernement fondé de la vitesse des véhicules en mouvement est considéré comme une solution à l'application du code de la route dans la plupart des pays, et est considéré par beaucoup comme un outil clé pour diminuer le nombre d'accidents et de décès sur les routes. De nombreux systèmes automatiques et de nombreuses méthodes sont engagés dans différents domaines, ils ont tendance à être exorbitants et/ou à nécessiter une main-d'oeuvre importante, employant fréquemment une technologie dépassée en raison du long temps de progression. Nous présentons ici un système de détection de la vitesse…mehr

Produktbeschreibung
Le discernement fondé de la vitesse des véhicules en mouvement est considéré comme une solution à l'application du code de la route dans la plupart des pays, et est considéré par beaucoup comme un outil clé pour diminuer le nombre d'accidents et de décès sur les routes. De nombreux systèmes automatiques et de nombreuses méthodes sont engagés dans différents domaines, ils ont tendance à être exorbitants et/ou à nécessiter une main-d'oeuvre importante, employant fréquemment une technologie dépassée en raison du long temps de progression. Nous présentons ici un système de détection de la vitesse qui dépend d'un simple équipement de tous les jours - un ordinateur portable et une caméra web. Le système proposé repose sur le suivi des voitures, qui donne la trace de la voiture en utilisant un algorithme respectif à l'aide du flux vidéo enregistré. Dans la partie de la thèse, le système proposé traite de la technologie telle que la soustraction adaptative de l'arrière-plan basée sur la méthode du modèle de mélange gaussien, et DBSCAN, l'algorithme de clustering pour former les clusters et le filtre de Kalman pour suivre la voiture sélectionnée. Par conséquent, notre système évalue précisément la vitesse réelle des véhicules en mouvement. Le résultat du système montre des résultats prometteurs sur des vidéos obtenues dans de nombreuses scènes et avec différents modèles.
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.