AbstractIn this work, a robust meth

Abstract
In this work, a robust method for moving object detection in thermal video frames has been proposed by including Kullback–Leibler divergence (KLD) based threshold and background subtraction (BGS) technique. A trimmed-mean based background model has been developed that is capable enough to reduce noise or dynamic component of the background. This work assumed that each pixel has normally distributed. The KLD has computed between background pixel and a current pixel with the help of Gaussian mixture model. The proposed threshold is useful enough to classify the state of each pixel. The post-processing step uses morphological tool for edge linking, and then the flood-fill algorithm has applied for hole-filling, and finally the silhouette of targeted object has generated. The proposed methods run faster and have validated over various real-time based problematic thermal video sequences. In the experimental results, the average value of F1-score, area under the curve, the percentage of correct classification, Matthew’s correlation coefficient show higher values whereas total error and percentage of the wrong classification show minimum values. Moreover, the proposed-1 method achieved higher accuracy and execution speed with minimum false alarm rate that has been compared with proposed-2 as well as considered peer methods in the real-time thermal video.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อในงานนี้ วิธีการย้ายตรวจจับวัตถุในเฟรมวิดีโอความร้อนทนทานได้รับเสนอ โดยรวมเทคนิค divergence (KLD) ตามเพดานและพื้นหลังลบ (BGS) Kullback – Leibler หมายถึงตัดพื้นหลังตามแบบได้ถูกพัฒนาที่มีความสามารถพอที่จะลดเสียงรบกวนหรือคอมโพเนนต์แบบไดนามิกของพื้นหลัง งานนี้ถือว่า ปกติได้กระจายแต่ละพิกเซล KLD มีคำนวณระหว่างพิกเซลพื้นหลังเซลปัจจุบันของรุ่นนที่ผสม เกณฑ์การนำเสนอมีประโยชน์พอที่ชี้แจงสถานะของแต่ละพิกเซล ขั้นตอนการประมวลผลใช้มือสัณฐานขอบเชื่อมโยง และจากนั้น อัลกอริทึมเติมน้ำท่วมได้ใช้สำหรับอุดรู และสุดท้าย มีสร้างเงาของวัตถุเป้าหมาย นำเสนอวิธีการทำงานได้เร็ว และมีการตรวจสอบผ่านต่าง ๆ แบบเรียลไทม์ตามปัญหาความร้อนลำดับวิดีโอ ในผลการทดลอง ค่าเฉลี่ยของคะแนน F1 พื้นที่ภายใต้โค้ง เปอร์เซ็นต์ของการจัดประเภทที่ถูกต้อง ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Matthew แสดงค่าที่สูงกว่าในขณะที่ข้อผิดพลาดทั้งหมดและเปอร์เซ็นต์ของการจัดประเภทไม่ถูกต้องแสดงค่าต่ำสุด นอกจากนี้ วิธีการ 1 การนำเสนอความเร็วความแม่นยำและการดำเนินการสูงอัตราการเตือนผิดพลาดน้อยที่สุดที่ได้รับเมื่อเทียบกับวิธีเพียร์ 2 เสนอ ตลอดจนพิจารณาในวิดีโอความร้อนแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบการเคลื่อนย้ายวัตถุในภาพวิดีโอความร้อนได้รับการเสนอโดยรวม Kullback-Leibler แตกต่าง (KLD) เกณฑ์ตามและการลบพื้นหลัง (BGS) เทคนิค ตัดขอบ-หมายถึงรูปแบบพื้นหลังตามที่ได้รับการพัฒนาที่มีความสามารถพอที่จะลดเสียงรบกวนหรือส่วนประกอบแบบไดนามิกของพื้นหลัง งานนี้สันนิษฐานว่าแต่ละพิกเซลมีการกระจายตามปกติ KLD ได้คำนวณระหว่างพิกเซลพื้นหลังและพิกเซลในปัจจุบันด้วยความช่วยเหลือของผสมแบบเกาส์ เกณฑ์ที่นำเสนอจะเป็นประโยชน์มากพอที่จะจำแนกสถานะของแต่ละพิกเซล ขั้นตอนการโพสต์ใช้เครื่องมือก้านขอบเชื่อมโยงและจากนั้นขั้นตอนวิธีการน้ำท่วมเติมได้ใช้สำหรับหลุมเติมและในที่สุดเงาของวัตถุเป้าหมายได้สร้าง วิธีการเสนอทำงานได้เร็วขึ้นและมีการตรวจสอบในช่วงต่างๆแบบ real-time ตามลำดับวิดีโอที่มีปัญหาความร้อน ในผลการทดลองค่าเฉลี่ยของคะแนน F1 พื้นที่ใต้เส้นโค้งร้อยละของการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้องค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของแมทธิวแสดงค่าที่สูงขึ้นในขณะที่ข้อผิดพลาดทั้งหมดและร้อยละของการจัดหมวดหมู่ที่ไม่ถูกต้องแสดงค่าต่ำสุด นอกจากนี้ยังมีการเสนอ-1 วิธีการประสบความสำเร็จในการดำเนินการอย่างถูกต้องและมีความเร็วสูงกว่าอัตราขั้นต่ำปลุกเท็จที่ได้รับเมื่อเทียบกับการเสนอ-2 เช่นเดียวกับวิธี peer พิจารณาในวิดีโอความร้อนแบบ real-time

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อในงานนี้ วิธีการที่แข็งแกร่งสำหรับการย้ายวัตถุในเฟรมวิดีโอตรวจจับความร้อนได้ถูกเสนอโดยรวมทั้งคัลแบ็ก–ลี๊บเลอร์ความแตกต่าง ( KLD ) ตามเกณฑ์ และการลบฉากหลัง ( bgs ) เทคนิค เป็นฝอย หมายถึงรูปแบบพื้นหลังจากได้รับการพัฒนาที่มีความสามารถเพียงพอที่จะลดเสียงรบกวนหรือองค์ประกอบแบบไดนามิกของพื้นหลัง งานนี้ถือว่า แต่ละพิกเซลได้แบบปกติ โดย KLD ได้คำนวณระหว่างพิกเซลพื้นหลังและ pixel ปัจจุบันด้วยความช่วยเหลือของแบบผสม ) . เกณฑ์ที่เสนอเป็นประโยชน์พอที่จะจำแนกสถานะของแต่ละพิกเซล การใช้เครื่องมือทางการแพทย์ขั้นตอนการเชื่อมโยงลักษณะขอบแล้วน้ำท่วมเติมได้ใช้วิธีถมหลุม และสุดท้าย เงาของวัตถุเป้าหมาย มีการสร้าง การเสนอวิธีการทำงานได้เร็วขึ้นและมีการตรวจสอบมากกว่าต่างๆแบบเรียลไทม์จากปัญหาความร้อนวีดีโอดังนี้ ในการทดลองพบว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนน F1 , พื้นที่ใต้เส้นโค้ง , ร้อยละของประเภทที่ถูกต้องของแมทธิวสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่สูงค่าและแสดงข้อผิดพลาดทั้งหมดและร้อยละของผิดประเภทแสดงค่าน้อยที่สุด นอกจากนี้ วิธีการ proposed-1 บรรลุความถูกต้องสูงและปฏิบัติการความเร็วขั้นต่ำอัตราปลุกเท็จที่ได้รับเมื่อเทียบกับ proposed-2 รวมทั้งพิจารณาวิธีการที่เพื่อนในวิดีโอร้อนแบบเรียลไทม์