Zobrazeno 1 - 10
of 9 192
pro vyhledávání: '"Crowded scenes"'
Autor:
Matov, Alexandre
We are interested in developing an automated system for detection of organized movements in human crowds. Computer vision algorithms can extract information from videos of crowded scenes and automatically detect and track groups of individuals underg
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.11836
Tracking in gigapixel scenarios holds numerous potential applications in video surveillance and pedestrian analysis. Existing algorithms attempt to perform tracking in crowded scenes by utilizing multiple cameras or group relationships. However, thei
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.18637
In computer vision, object detection is an important task that finds its application in many scenarios. However, obtaining extensive labels can be challenging, especially in crowded scenes. Recently, the Segment Anything Model (SAM) has been proposed
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.11464
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Delattre, Fabien, Dirnfeld, David, Nguyen, Phat, Scarano, Stephen, Jones, Michael J., Miraldo, Pedro, Learned-Miller, Erik
We present an approach to estimating camera rotation in crowded, real-world scenes from handheld monocular video. While camera rotation estimation is a well-studied problem, no previous methods exhibit both high accuracy and acceptable speed in this
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.08588
Publikováno v:
International Journal of Computer Vision. Mar2024, Vol. 132 Issue 3, p633-653. 21p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
To identify dense and small-size pedestrians in surveillance systems, high-resolution cameras are widely deployed, where high-resolution images are captured and delivered to off-the-shelf pedestrian detection models. However, given the highly computa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.08406
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cong, Peishan, Zhu, Xinge, Qiao, Feng, Ren, Yiming, Peng, Xidong, Hou, Yuenan, Xu, Lan, Yang, Ruigang, Manocha, Dinesh, Ma, Yuexin
Accurately detecting and tracking pedestrians in 3D space is challenging due to large variations in rotations, poses and scales. The situation becomes even worse for dense crowds with severe occlusions. However, existing benchmarks either only provid
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.01026