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J-GLOBAL ID：201802269317833122   整理番号：18A1709654

ビデオ監視システム-現状と将来動向【JST・京大機械翻訳】

Video surveillance systems-current status and future trends

著者 (2件)： Tsakanikas Vassilios (SuiTE Research Group Division of Computer Science, London South Bank University, 103 Borough Road, London SE1 0AA, UK) ,  Dagiuklas Tasos (SuiTE Research Group Division of Computer Science, London South Bank University, 103 Borough Road, London SE1 0AA, UK)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 70  ページ： 736-753  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この調査の中で,ビデオ監視システムの現状を文書化する試みを行った。監視システムの主成分を提示し,徹底的に研究した。画像強調,オブジェクト検出,オブジェクトトラッキング,オブジェクト認識およびアイテム再同定のためのアルゴリズムを提示した。監視システムによって利用される最も一般的なモダリティについて議論し,高ダイナミックレンジビデオのような利用可能な分解能と新しい画像化アプローチの観点からビデオに重点を置いた。画像/ビデオ品質強化のための最も一般的な手法とともに,最も重要な特徴と解析を示した。各アプローチの利点と欠点を記述する分散型計算インフラストラクチャ(クラウド,ログ,エッジコンピューティング)について議論した。最も重要な深い学習アルゴリズムを,それらが利用するスマート解析と共に提示した。拡張現実感とそれが監視システムに果たすことができる役割を報告する。それは,調査の挑戦と将来の傾向を議論する直前である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 拡張現実感 ,  インフラストラクチャー ,  物体認識 ,  学習アルゴリズム ,  *録画装置 ,  画像強調 ,  画像分析 ,  画像 ,  *監視装置 ,  分解能 ,  画像処理
準シソーラス用語： モダリティ ,  物体追跡 ,  物体検出 ,  *ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 監視 ,  コンピュータビジョン ,  画像解析 ,  分析学 ,  画像特徴 ,  監視分析 ,  クラウドコンピューティング ,  FOGコンピューティング ,  エッジコンピューティング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  監視システム ,  現状 ,  将来動向