Pedestrian Detection for UAVs Using Cascade Classifiers with Meanshift


Abstract:

In this paper, we propose an algorithm for pedestrian detection focusing on UAV applications. Our proposal is based on a combination of Haar-LBP features with Adaboost for the training process, and Meanshift for improving the performance of the pedestrian detector. We mount a dataset with images captured from surveillance cameras. Our dataset and algorithm are evaluated and compared with other approaches from the literature.

Año de publicación:

2017

Keywords:

  • Cascade classifiers
  • HOG
  • HAAR
  • LBP
  • MeanShift
  • People Detection

Fuente:

scopusscopus
googlegoogle

Tipo de documento:

Conference Object

Estado:

Acceso restringido

Áreas de conocimiento:

  • Visión por computadora
  • Ciencias de la computación
  • Simulación por computadora

Áreas temáticas de Dewey:

  • Métodos informáticos especiales
  • Física aplicada
  • Otras ramas de la ingeniería
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Objetivos de Desarrollo Sostenible:

  • ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles
  • ODS 16: Paz, justicia e instituciones sólidas
  • ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
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