Our current bee detector performs a

Our current bee detector performs adaptive background
subtraction using a background model derived
from a running average of the most recent 300 video
frames. We then match an elliptical, graduated template
at 16 orientations across each background-subtracted
video frame. We presently consider only one size template.
Adding sizes would be a straightforward extension.
The graduated template encourages centering of
the detection region on each bee and penalizes oval objects
which do not exhibit bees’ characteristic round appearance
in depth as well as outline.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราจับผึ้งปัจจุบันทำการปรับพื้นหลังลบโดยใช้รูปแบบพื้นหลังที่มาจากเฉลี่ยของวิดีโอล่าสุด 300เฟรม เราตรงกับแบบรูปไข่ จบการศึกษาแล้วที่ 16 แนวข้ามลบพื้นหลังเฟรมของวิดีโอ เราปัจจุบันพิจารณาแม่แบบขนาดเดียวเท่านั้นเพิ่มขนาดจะเป็นนามสกุลตรงไปตรงมาส่งเสริมให้แม่จบการศึกษาของผึ้งแต่ละบริเวณตรวจจับ และวัตถุทรงรี penalizesที่ไม่แสดงลักษณะกลมลักษณะของผึ้งในความลึกเป็นเค้าร่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องตรวจจับผึ้งของเราในปัจจุบันดำเนินการพื้นหลังปรับตัว
ลบใช้รูปแบบพื้นหลังที่ได้รับมา
จากค่าเฉลี่ยของการทำงานของล่าสุด 300 วิดีโอ
เฟรม จากนั้นเราจะตรงกับรูปไข่จบการศึกษาแม่แบบ
ที่ 16 หมุนข้ามแต่ละพื้นหลังหัก
เฟรมวิดีโอ ปัจจุบันเราพิจารณาเพียงขนาดเดียวแม่แบบ.
การเพิ่มขนาดจะเป็นส่วนขยายตรงไปตรงมา.
จบการศึกษาแม่แบบกระตุ้นให้ศูนย์กลางของ
ภูมิภาคการตรวจสอบในแต่ละผึ้งและลงโทษวัตถุรูปไข่
ที่ไม่ได้แสดงลักษณะกลมผึ้ง 'ลักษณะ
ในเชิงลึกเช่นเดียวกับร่าง