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A neural network based intelligent intruders detection and tracking system using CCTV images

机译:基于神经网络的智能入侵者检测和跟踪系统,使用CCTV图像

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摘要

This paper reports the development of a neural network based intelligent intruders detection and tracking system using closed-circuit television (CCTV) images. It examines the techniques and algorithms used to identify a potential intruder and methods to eliminate other non-threatening objects. Once the presence of an intruder is determined, the object will be monitored and tracked. The tracked information can be used to further identify any suspicious behaviour in the sparse and complex environments. The traditional approach to intelligent scene monitoring (ISM) is examined and compared with the artificial neural network (ANN) approach. The ANN approach demonstrates how a system can learn how to distinguish suspicious movements from non-suspicious movements. The proposal has a potential to be used as an intelligent surveillance system.
机译:本文报道了使用闭路电视(CCTV)图像的基于神经网络的智能入侵者检测和跟踪系统的开发。它检查了用于识别潜在入侵者的技术和算法,以及消除其他非威胁性物体的方法。确定入侵者的存在后,将对物体进行监视和跟踪。跟踪的信息可用于进一步识别稀疏和复杂环境中的任何可疑行为。研究了传统的智能场景监控(ISM)方法,并将其与人工神经网络(ANN)方法进行了比较。人工神经网络方法演示了系统如何学习如何区分可疑运动和非可疑运动。该提案有潜力用作智能监视系统。

著录项

  • 作者

    N. Jerrat;

  • 作者单位
  • 年度 -1
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"english","id":9}
  • 中图分类

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