bject tracking is always a challeng

bject tracking is always a challenging research to the computer vision community. It becomes more difficult at night video systems due to low contrast against the background. This paper is proposing a framework that detects object and tracks it at low contrast night surveillance video. A robust intensity statistics based detection method has been designed for processing low contrast frame and detect object structure from it. Based on successful detection, it tracks the object using Kalman filter algorithm

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

bject ติดตามเสมอเป็นวิจัยที่ท้าทายต่อสังคมวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ จะกลายเป็นยากที่ระบบวิดีโอกลางคืนเนื่องจากความคมชัดต่ำกับพื้นหลัง กระดาษนี้จะเสนอกรอบที่ตรวจพบวัตถุ และติดตามที่วิดีโอความคมชัดต่ำคืนเฝ้าระวัง สถิติความเข้มแข็งการตรวจสอบตามวิธีออกแบบมาสำหรับการประมวลผลเฟรมความคมชัดต่ำ และตรวจสอบโครงสร้างของวัตถุนั้น ตามตรวจสอบประสบความสำเร็จ ติดตามวัตถุที่ใช้อัลกอริทึมกรอง Kalman

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ติดตาม bject อยู่เสมอเป็นความท้าทายในการวิจัยชุมชนของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ มันจะกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้นที่ระบบวิดีโอกลางคืนเนื่องจากความคมชัดต่ำกับพื้นหลัง บทความนี้จะเสนอกรอบการทำงานที่ตรวจพบวัตถุและติดตามได้ที่คมชัดต่ำคืนเฝ้าระวังวิดีโอ สถิติความรุนแรงที่มีประสิทธิภาพวิธีการตรวจสอบตามที่ได้รับการออกแบบมาสำหรับการประมวลผลเฟรมคมชัดต่ำและตรวจสอบโครงสร้างของวัตถุจากมัน ขึ้นอยู่กับการตรวจสอบที่ประสบความสำเร็จก็จะติดตามวัตถุที่ใช้วิธีกรองคาลมาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

bject ติดตามอยู่เสมอความท้าทายการวิจัยเพื่อชุมชนวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ มันกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้นในเวลากลางคืนระบบวิดีโอเนื่องจากต่ำความคมชัดกับพื้นหลัง บทความนี้จะเสนอกรอบที่ตรวจจับวัตถุและแทร็คที่ความคมชัดต่ำกลางคืนกล้องวงจรปิดประสิทธิภาพความเข้มสถิติตามวิธีการตรวจสอบถูกออกแบบมาสำหรับการประมวลผลความคมชัดต่ำ และตรวจสอบโครงสร้างกรอบวัตถุจาก จากที่ประสบความสำเร็จการตรวจสอบ , ติดตามวัตถุโดยใช้ขั้นตอนวิธีตัวกรองคาลมาน