Resumen

La aparición de la videovigilancia es la solución más prometedora para las personas que viven de forma independiente en su hogar. Recientemente se han propuesto varias contribuciones para la videovigilancia. Sin embargo, un algoritmo robusto de videovigilancia sigue siendo una tarea desafiante debido a los cambios de iluminación, las rápidas variaciones en la apariencia del objetivo, objetos no objetivo similares en el fondo y las oclusiones. En este artículo, se presenta un enfoque novedoso de detección de objetos para la videovigilancia. El algoritmo propuesto consta de varios pasos, incluyendo compresión de video, detección de objetos y localización de objetos. En la compresión de video, los fotogramas de video de entrada se comprimen con la ayuda de la transformada discreta del coseno bidimensional (2D DCT) para lograr requisitos de almacenamiento más bajos. En la detección de objetos, se detectan puntos clave de características calculando la correlación estadística y los puntos de características coincidentes se clasifican en

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Aparición; Vigilancia por video; Algoritmo; Detección de objetos; Compresión; Puntos característicos
• Keywords:Emergence; Video surveillance; Algorithm; Object detection; Compression; Feature points