Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,076,728
Smart Solution to Detect Images in Limited Visibility Conditions Based Convolutional Neural Networks
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Ha Huy Cuong Nguyen, Duc Hien Nguyen, Van Loi Nguyen, Thanh Thuy Nguyen
Nơi đăng:
Advances in Computational Collective Intelligence. ICCCI 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1287. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63119-2_52;
S
ố:
978-3-030-63118-5;
Từ->đến trang
: 641-650;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Chưa xác định;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Decrease in visibility causes many difficulties in vision, tracking. Current classic object detection techniques do not give satisfying results in less visibility. It is essential to detect and recognize the objects under such conditions and devise a better object detection mechanism. The paper proposes a solution to this problem by using a multi step approach that uses Saliency techniques and modern object detection algorithms to obtain the desired results. The distorted image is enhanced via a deep neural network for visibility enhancement. The image frame of a better quality undergoes saliency techniques so that less visible objects are visible. Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) then runs on the saliency output to yield bounding boxes for all the objects. The coordinates of the bounding boxes are then applied on the original image thus detecting all the objects in a distorted image with less visibility.
ABSTRACT
Decrease in visibility causes many difficulties in vision, tracking. Current classic object detection techniques do not give satisfying results in less visibility. It is essential to detect and recognize the objects under such conditions and devise a better object detection mechanism. The paper proposes a solution to this problem by using a multi step approach that uses Saliency techniques and modern object detection algorithms to obtain the desired results. The distorted image is enhanced via a deep neural network for visibility enhancement. The image frame of a better quality undergoes saliency techniques so that less visible objects are visible. Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) then runs on the saliency output to yield bounding boxes for all the objects. The coordinates of the bounding boxes are then applied on the original image thus detecting all the objects in a distorted image with less visibility.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn