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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 396 - 402 (7page)
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최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 무인 단속시스템의 구성 및 동작
Ⅲ. 시스템 구현
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Z. Zivkovic, “Improved adaptive Gaussian mixture model for background subtraction,” In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2004, IEEE, vol. 2, pp. 28-31, Aug. 2004.
L. Yiyang, S. Longqing, Z. Yuanbing, and L. Yue, “Individual pig object detection algorithm based on Gaussian mixture model,” International Journal of Agricultural and Biological Engineering, vol. 10, no. 5, pp. 186-193, 2017.
Z. Zhang, X. Zhang, K. Ichiji, Y. Takane, S. Yanagaki, Y. Kawasumi, and N. Homma, “Adaptive Gaussian Mixture Model-Based Statistical Feature Extraction for Computer-Aided Diagnosis of Micro-Calcification Clusters in Mammograms,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol. 13, no. 4, pp. 183-190, 2020.
T. Bouwmans, C. Silva, C. Marghes, M. S. Zitouni, H. Bhaskar, and C. Frelicot, “On the role and the importance of features for background modeling and foreground detection,” Computer Science Review, vol. 28, pp. 26-91, 2018.
Y. Wang, Z. Yu, and L. Zhu, “Foreground detection with deeply learned multi-scale spatial-temporal features,” Sensors, vol. 18, no. 12, pp. 4269, 2018.
L. Yiyang, S. Longqing, Z. Yuanbing, and L. Yue, “Individual pig object detection algorithm based on Gaussian mixture model,” International Journal of Agricultural and Biological Engineering, vol. 10, no. 5, pp. 186-193, 2017.
Z. Zhang, X. Zhang, K. Ichiji, Y. Takane, S. Yanagaki, Y. Kawasumi, and N. Homma, “Adaptive Gaussian Mixture Model-Based Statistical Feature Extraction for Computer-Aided Diagnosis of Micro-Calcification Clusters in Mammograms,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol. 13, no. 4, pp. 183-190, 2020.
T. Bouwmans, C. Silva, C. Marghes, M. S. Zitouni, H. Bhaskar, and C. Frelicot, “On the role and the importance of features for background modeling and foreground detection,” Computer Science Review, vol. 28, pp. 26-91, 2018.
Y. Wang, Z. Yu, and L. Zhu, “Foreground detection with deeply learned multi-scale spatial-temporal features,” Sensors, vol. 18, no. 12, pp. 4269, 2018.
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