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Camera detection through internet of video sensors

通过视频传感器互联网进行摄像机检测

基本信息

DOI:
10.1504/ijmis.2013.056466
发表时间:
2013
期刊:
Int. J. Multim. Intell. Secur.
影响因子:
--
通讯作者:
Chengshan Wang
中科院分区:
文献类型:
--
作者: T. Gao;Guo Li;Ping Wang;Chengshan Wang研究方向: -- MeSH主题词: --
关键词: --
来源链接:pubmed详情页地址

文献摘要

This paper describes the image pattern recognition techniques provided by the internet of things used to observe vehicles as well as the detection techniques used to tie each frame’s pattern recognition results together. Adaboost detection and wireless networks are used for video supervision. For wireless system, a camera that can transmit video signal to a receiver or to a wireless router without using any cable in between. The Wi-Fi technologies are used to transfer detection results which are located at the same base station. The experimental results prove the classifiers to be more efficient, and demonstrate superior classification performance of the proposed method, and the WSN frame has simple computational process, which can be easily used in real environments.
本文描述了物联网用于观察车辆的图像模式识别技术,以及用于将每一帧的模式识别结果关联在一起的检测技术。AdaBoost检测和无线网络被用于视频监控。对于无线系统,是一种无需中间电缆就能将视频信号传输到接收器或无线路由器的摄像机。Wi - Fi技术被用于传输位于同一基站的检测结果。实验结果证明了分类器更高效,展示了所提方法卓越的分类性能,并且无线传感器网络框架计算过程简单,可轻松应用于实际环境。
参考文献(1)
被引文献(0)
Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillance
DOI:
10.1109/jproc.2002.801448
发表时间:
2002-07-01
期刊:
PROCEEDINGS OF THE IEEE
影响因子:
20.6
作者:
Elgammal, A;Duraiswami, R;Davis, LS
通讯作者:
Davis, LS

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Chengshan Wang
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