research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
A Proposed Background Modeling Algorithm for Moving Object Detection Using Statistical Measures
خوارزمية نمذجة خلفية مقترحة لكشف الأجسام المتحركة بأستخدام المقاييس الأحصائية

Author: Abdulamir A. Karim عبدالأميرعبدالله كريم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3A Pages: 1282-1289
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Extracting moving object from video sequence is one of the most important steps in the video-based analysis. Background subtraction is the most commonly used moving object detection methods in video, in which the extracted object will be feed to a higher-level process ( i.e. object localization, object tracking ). The main requirement of background subtraction method is to construct a stationary background model and then to compare every new coming frame with it in order to detect the moving object. Relied on the supposition that the background occurs with the higher appearance frequency, a proposed background reconstruction algorithm has been presented based on pixel intensity classification ( PIC ) approach. First, pixel intensity in a predetermined time period has been classified according to a proposed clustering method, second, pixels frequency of those clusters has been calculated, finally, the center of the cluster with the higher pixel frequency has been chosen as the background pixel intensity value. The efficiency and effectiveness of the proposed algorithm has been confirmed through comparing its results with those of the most common traditional methods, besides , the results of the proposed algorithm in a number of testing environment which are traffic monitoring and pedestrian surveillance shows that the proposed algorithm can save space and economize computation time and give good accuracy.

ان استخلاص الأجسام المتحركة من الفيديو تعد واحدة من اهم الخطوات في تحليل الفديو. تعتبر عملية طرح الخلفية من اكثر طرق الكشف عن الأجسام المتحركة شيوعا في الفديو، حيث يتم تغذية الجسم المستخلص الى عمليات ذات مستوى اعلى ( اي تحديد موقع الجسم وتتبع الجسم ). المتطلب الرئيسي لطريقة طرح الخلفية هو بناء نموذج خلفية ثابت ومن ثم مقارنة كل اطار frame جديد بذلك النموذج من اجل الكشف عن الأجسام المتحركة. اعتمادا على فرضية ان بكسل Pixels الخلفية تظهر بأعلى تردد ظهور , تم اقتراح خوارزمية جديدة لأعادة بناء الخلفية بالأستناد الى نهج تصنيف كثافة البكسل اولا. تم تصنيف البكسل في فترة زمنية محددة مسبقا وفقا لطريقة عنقدة clustering مقترحة ، ثانيا. تم حساب تردد البكسل لتلك العناقيد ، واخيرا. تم تحديد مركز العنقود ذا تردد البكسل الأعلى واعتماده كقيمة لبكسل الخلفية. تم التحقق من فاعلية وكفاءة الخوارزمية المقترحة من خلال مقارنة نتائجها مع نتائج الطرق التقليدية الأكثر شيوعا. فضلا عن ذلك ، فأن نتائج الخوارزمية المقترحة في عدد من بيئة الأختبار ( مراقبة حركة المرور و مراقبة المشاة ) أظهرت ان الخوارزمية المقترحة يمكن ان توفر في المساحة الخزنية وان تقتصد في وقت الحساب وانها تعطي دقة جيدة.


Article
Background modeling in video surveillance by using parallel computing
نمذجة الخلفية في المراقبة بالفيديو عن طريق استخدام الحوسبة المتوازية

Authors: Yossra Hussain Ali يسرى حسين علي --- Mohammed Rajah Mohammed محمد راجح محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1516-1522
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In the last years, the research of extraction the movable object from video sequence in application of computer vision become wide spread and well-known . in this paper the extraction of background model by using parallel computing is done by two steps : the first one using non-linear buffer to extraction frame from video sequence depending on the number of frame whether it is even or odd . the goal of this step is obtaining initial background when over half of training sequence contains foreground object . in the second step , The execution time of the traditional K-mean has been improved to obtain initial background through perform the k-mean by using parallel computing where the time has been minimized to 50% of the conventional time of k-mean .

في السنوات الاخيرة , اصبح البحث في استخراج الاجسام المتحركة من سلسلة الفيديو في تطبيقات رؤيه الكمبيوتر جداً مشهور . في هذا البحث عملية استخراج ( background model) بأستخدام المعالجة المتوازية حيث يكون العمل بخطوتين الاولى هي استخدام (non-linear buffer ) في استخراج (frame ) من سلسله الفيديو بالاعتماد على رقم المشهد (frame) اذا كان زوجي او فردي الهدف من هذه الخطوة هو الحصول على خلفية المشهد عندما اكثر من نصف سلسلة التدريب تحتوي على جزء متحرك , في الخطوة الثانية تم تحسين وقت تنفيذ (k-mean ) للحصول على خلفية المشهد وذلك تم من خلال تنفيذ (k-mean ) باستخدام المعالجة المتوازية . حيث تم تقليل الوقت الى 50% من وقت تنفيذ (k-mean ) التقليديه


Article
Multiple Vehicles Detection Using A Hybrid Segmentation Technique
كشف المركبات المتعددة باستخدام تقنيات تقسيم هجينة

Author: Ahmed Freidoon Fadhil
Journal: Muthanna Journal of Engineering and Technology(MJET) مجلة المثنى للهندسة والتكنولوجيا ISSN: 25720317 25720325 Year: 2017 Volume: 5 Issue: 3 Pages: 25-35
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

The visual analysis of moving objects has been an important computer vision research area. As the number of vehicles is increasing on the roads, the need for accurate detection of vehicles is rising. A hybrid segmentation method that combines background subtraction, threshold segmentation, morphological operators, and watershed segmentation is proposed in this paper. The shadow has a vital effect on the performance of many fields like tracking, classification, detection, and shape analysis. The shadow presented in the data used in this paper was successfully removed using watershed and shape analysis. Since the connected vehicles touch each other in the boundary only, the watershed transform can correctly isolate these touching cars. The proposed system overcomes the over-segmentation drawbacks of the watershed transform by applying it to the gradient of the image rather than the image itself. Finally, shape analysis is used to remove large shadow parts which lead to the detection of the vehicles only. An accuracy detection rate of 97% was reported from the highway video which is astonishing result compared to existing methods. The proposed algorithm was coded using MATLAB R2014b programming language. The accuracy and simplicity of the proposed system make it applicable for real-time traffic surveillance Applications.

يعتبر التحليل البصري للأجسام المتحركة موضوعاً هاماً للبحث في مجال الكمبيوتر. فمع تزايد عدد المركبات في الطرق، تتزايد الحاجة إلى الكشف الدقيق عن هذه المركبات.هذا البحث يقترح طريقة تجزئة مختلطة تجمع بين عزل الخلفية، تجزئة بواسطة تحديد قيمة للتقسيم ، العمليات المورفولوجية، وتجزئة بطرية واترشيدز.يعتبر الظل ذو تأثير حيوي على أداء العديد من المجالات مثل التتبع، التصنيف، الكشف، وتحليل الاشكال. تم إزالة الظل المعروض في البيانات المستخدمة في هذه الورقة باستخدام طريقتي تجزئة واترشيدز وتحليل الاشكال. وبما أن السيارات المتصلة تلمس بعضها البعض في الحافات فقط، فإن طريقة تجزئة واترشيدز يمكن أن تعزل بشكل صحيح هذه السيارات المتقاربة. ان النظام المقترح تغلب على العوائق المعروفة في طريقة تجزئة واترشيدز وهي التجزئة المفرطة بتطبيقه على صورة التدرج بدلا من الصورة نفسها.في النهاية، تم استخدام تحليل الاشكال لإزالة أجزاء الظل الكبيرة وبذلك سوف يتم الكشف عن المركبات فقط. تم الحصول على معدل دقة كشف حوالي 97٪ من فيديو الطريق السريع المستخدم الذي هو نتيجة واعدة بالمقارنة مع الطرق السابقة. تم ترميز الخوارزمية المقترحة باستخدام اللغة البرمجية ماتلاب ان دقة وبساطة النظام المقترح جعلها قابلة للاستخدام في تطبيقات الواقعية لمراقبة حركة المرور.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (3)