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J-GLOBAL ID：201902236592378147   整理番号：19A2248704

サポートベクトルマシンに基づくハンドルエレベータビデオ監視法【JST・京大機械翻訳】

Video monitoring method of escalator based on support vector machine

著者 (6件)： Tian Lianfang (華南理工大学自動化科学与工程学院,广東广州510640;華南理工大学珠海現代産業創新研究院,广東珠海519000;華南理工大学自主系統与网絡控制教育部重点実験室,广東广州510640) ,  Wu Qichao (華南理工大学自動化科学与工程学院,广東广州,510640) ,  Du Qiliang (華南理工大学自動化科学与工程学院,广東广州510640;華南理工大学珠海現代産業創新研究院,广東珠海519000;華南理工大学自主系統与网絡控制教育部重点実験室,广東广州510640) ,  Huang Liguang (華南理工大学自動化科学与工程学院,广東广州,510640) ,  Li Miao (日立電梯(广州)自動扶梯有限公司,广東广州,510660) ,  Zhang Daming (日立電梯(广州)自動扶梯有限公司,广東广州,510660)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 40  号： 7  ページ： 2026-2031  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のビデオ監視方法が環境の影響を受けやすく、リアルタイムで正確に運動目標の行為を監視できないという問題を解決するために、サポートベクターマシンに基づく手肘エレベーター(略称階段)ビデオ監視方法を提出した。変形可能コンポーネントモデルの特性を抽出し,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて乗客の顔を検出し,カーネル相関フィルタを用いて顔のターゲットを追跡し,ハンガリーアルゴリズムを用いてターゲットの検出強度を更新し,顔検出結果を修正し,顔のターゲットに基づく行動監視を行った。16段のエレベータビデオに基づく実験結果は,この方法の速度が30フレーム/秒に達し,顔検出精度が96.6%,行動監視精度が95.1%であり,乗客の顔をリアルタイムで正確に検出でき,乗客行動を監視できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 略語 ,  ハンガリー ,  *エレベータ ,  *録画装置 ,  アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  乗客
準シソーラス用語： 検出精度 ,  顔検出 ,  相関フィルタ ,  実時間 ,  *ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： サポートベクトルマシン ,  監視法