تنفيذ عداد الزوار في الوقت الفعلي باستخدام كاميرات المراقبة والذكاء الصناعي : أفضل الممارسات

محتوى المقالة الرئيسي

Nasser Al Musalhi
https://orcid.org/0000-0003-4839-1058
Ali Mohammed Al Wahaibi
Mohammed Abbas

الملخص

إن معرفة عدد الأشخاص في المباني والمنشآت يساهم بشكل كبير في المحافظة على سلامة الزائرين وكذلك توفير معلومات مفيدة لإدارة تلك المؤسسات. تهدف هذه الورقة الى استخدام الذكاء الصناعي والاستفادة من كاميرات المراقبة في معرفة عدد الأشخاص المتواجدين في مبنى ما. قام الباحثون ببناء قاعدة بيانات بسيناريوهات مختلفة لتنفيذ تجارب متنوعة لمعرفة افضل ممارسة ممكنة في استخدام هذا النوع من العدادات. ومن خلال تلك التجارب حقق الباحثون نتائج متميزة في السيناريوهات التي تتكون من شخص واحد او شخصين باتجاهين منفصلين حيث وصلة نسبة الدقة الى 100%. 

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
تنفيذ عداد الزوار في الوقت الفعلي باستخدام كاميرات المراقبة والذكاء الصناعي : أفضل الممارسات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 25 مايو، 2024 [وثق 26 يونيو، 2024];21(5(SI):1775. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/10540
القسم
Special Issue - (ICCDA) International Conference on Computing and Data Analytics

كيفية الاقتباس

1.
تنفيذ عداد الزوار في الوقت الفعلي باستخدام كاميرات المراقبة والذكاء الصناعي : أفضل الممارسات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 25 مايو، 2024 [وثق 26 يونيو، 2024];21(5(SI):1775. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/10540

المراجع

Ghosh S, Kumar A, Saha S. Highly Accurate Real time human Counter with Minimum Computation Cost. IEEE Xplore. 2021. p. 1–7. https://doi.org/10.1109/ICAECT49130.2021.9392459

Yusro MM, Ali R, Hitam MS. Comparison of Faster R-CNN and YOLOv5 for Overlapping Objects Recognition. Baghdad Sci J. 2022; 20(3). https://doi.org/10.21123/bsj.2022.7243

Raghunandan A, Mohana, Raghav P, Aradhya HVR. Object Detection Algorithms for Video Surveillance Applications. IEEE Xplore. 2018. p. 0563–8. https://doi.org/10.1109/ICCSP.2018.8524461

Marshall MR, Hellfeld D, Joshi THY, Salathe M, Bandstra MS, Bilton KJ, et al. 3-D Object Tracking in Panoramic Video and LiDAR for Radiological Source–Object Attribution and Improved Source Detection. IEEE Trans Nucl Sci. 2021 Feb; 68(2): 189–202. https://doi.org/10.1109/tns.2020.3047646

Womg A, Shafiee MJ, Li F, Chwyl B. Tiny SSD: A Tiny Single-Shot Detection Deep Convolutional Neural Network for Real-Time Embedded Object Detection. IEEE Xplore. 2018. p. 95–101. https://doi.org/10.1109/CRV.2018.00023

Tom AJ, George SN. Simultaneous Reconstruction and Moving Object Detection From Compressive Sampled Surveillance Videos. IIEEE Trans Image Process. 2020; 29(3): 7590–602. https://doi.org/10.1109/TIP.2020.3004696

Jadhav LH, Momin BF. Detection and identification of unattended/removed objects in video surveillance. IEEE Xplore. 2016. p. 1770–3. https://doi.org/10.1109/RTEICT.2016.7808138

Milan A, Leal-Taixé L, Reid ID, Roth S, Schindler K. MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking. arXiv (Cornell University). 2016 Jan 1. arXiv:1603.00831. https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.00831

Sandler M, Howard A, Zhu M, Zhmoginov A, Chen LC. MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018 Jun. https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04381

Khasoggi B, Ermatita E, Samsuryadi S. Efficient mobilenet architecture as image recognition on mobile and embedded devices. Indones J Electr Eng Comput Sci . 2019 Oct 1; 16(1): 389. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v16.i1.pp389-394

Howard A, Sandler M, Chen B, Wang W, Chen LC, Tan M, et al. Searching for MobileNetV3. IEEE Xplore. 2019. p. 1314–24. https://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00140

Prasad K, El-Sharkawy M. Compressed MobileNet V3:A Light Weight Variant for Resource-Constrained Platforms. 2021 IEEE 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, CCWC 2021. 2021 Jan 27. https://doi.org/10.1109/CCWC51732.2021.9376113

Choi HT, Lee HJ, Kang H, Yu S, Park HH. SSD-EMB: An Improved SSD Using Enhanced Feature Map Block for Object Detection. Sensors. 2021 Apr 17; 21(8): 2842. https://doi.org/10.3390/s21082842

Dendorfer P, Rezatofighi H, Milan A, Shi J, Cremers D, Reid I, et al. MOT20: A benchmark for multi object tracking in crowded scenes. arXiv. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.09003

Chu P, Wang J, You Q, Ling H, Liu Z. TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for Multiple Object Tracking. 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). 2023 Jan 1. https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.00194

Wahab F, Ullah I, Shah A, Khan RA, Choi A, Anwar MS. Design and implementation of real-time object detection system based on single-shoot detector and OpenCV. Front psychol. 2022 Nov 2; 13: 1-17. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1039645

Sabri M A A. Ahmed, Khalifa OO. Vision-Based Detection and Tracking of Moving Target in Video Surveillance. IEEE. Conference: 2014 International Conference on Computer & Communication Engineering (ICCCE). 2014 Sep 1; 14(1). https://doi.org/10.1109/ICCCE.2014.18

Dong E, Zhang Y, Du S. An Automatic Object Detection and Tracking Method Based on Video Surveillance. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. 2020 Oct 13; 8(20). https://doi.org/10.1109/ICMA49215.2020.9233627.

Verma KK, Kumar P, Tomar A. Analysis of Moving Object Detection and Tracking in Video Surveillance System. 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development . 2015; 8(15).

Jassim OA, Abed MJ, Saied ZH. Indoor/Outdoor Deep Learning Based Image Classification for Object Recognition Applications. Baghdad Sci J. 2023 Dec 5; 20(6(Suppl.)): 2540–0. https://doi.org/10.21123/bsj.2023.8177.

Lu W, Xu W, Wu Z, Xu Y, Wei Z. Video Object Detection based on Non-local Prior of Spatiotemporal Context. 8th International Conference on Advanced Cloud and Big Data. 2020 Dec 1.https://doi.org/10.1109/CBD51900.2020.00040

Sadkhan A, Talebiyan SR, Farzaneh N. An Investigate on Moving Object Tracking and Detection in Images. Babylon International Conference on Information Technology and Science 2021. 2021 Apr 28;6(21). https://doi.org/10.1109/BICITS51482.2021.9509887

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.